パラメトリック見積り

規模を表す変数と単位当たりの工数・コストの関係式を使って見積もる手法。「画面1本当たり◯人日」のように統計的な原単位を用いるため、根拠が説明しやすく、データが蓄積されるほど精度が高まる。

統計的な関係を用いて、プロジェクトの所要時間やコストを見積もる技法。過去のデータに基づく生産性パラメータ（例: 1画面あたりの開発工数）と作業量から算出する。データの精度と適用可能性に依存するが、類推見積りより精度が高い。

過去のデータから求めた、規模とコストや期間の統計的な関係（単位あたりの工数など）を使い、見積る対象の規模などのパラメータから算出する見積り手法。ファンクションポイント法やCOCOMOなどがこれにあたり、基になるデータが正確であれば精度が高い。

楽観値（最短）、最頻値（最も可能性が高い）、悲観値（最長）の3つの見積値から加重平均を算出する見積り手法。期待値＝（楽観値＋4×最頻値＋悲観値）÷6の計算式が代表的。不確実性を考慮したより精度の高い見積りが可能。

ソフトウェアの機能量（入力、出力、照会、内部ファイル、外部インタフェースの数と複雑度）に基づいて開発規模を見積る手法。プログラム言語に依存しない見積りが可能で、コスト見積りの基礎となる。

ソフトウェアのソースコード行数（LOC）を基に開発工数・コストを見積るモデル。プロジェクトの種類や要因（開発者の能力、ツールの利用度など）を考慮した補正係数を用いて精度を高める。COCOMOII（改良版）もある。

過去の類似プロジェクトの実績データに基づいて、新しいプロジェクトの工数やコストを見積る手法。トップダウン見積りとも呼ばれ、プロジェクト初期の概算見積りに適するが、精度は過去データの類似性に依存する。

WBSの最下位レベルの各作業パッケージごとに工数やコストを見積り、それらを積み上げて全体の見積りを算出する手法。精度が高いが、詳細な作業分解が前提となるため工数がかかる。

プログラムの行数を規模の尺度として工数を見積もる方法。単純で分かりやすいが、言語や書き方によって行数が変わり、初期段階では行数自体を見積もりにくいという弱点がある。