在估算时为什么要分解估算对象？

    在估算规模与工作量时，常常看到很多项目经理没有拆分被估算对象，一个模块的规模超过1万行或者一个任务的工作量超过30天之类的。这样估算的偏差值是比较大的，为什么呢？我们举例说明：

    假如有一个软件模块估计有1万行代码，根据历史经验，我们估算偏差率的标准差为10%，无论估算偏差率符合什么分布，根据切比雪夫不等式，至少有89%的数据落在平均数加减3个标准差的范围之内，实际的代码行数会以89%的概率，落在7000到13000代码之间。而如果估算偏差率符合正态分布，则实际的代码行数会以99.73%的概率落在区间（7000，13000）内。

    如果把这个模块拆分成50个程序进行估算，每个程序的平均规模为200行代码，估算偏差率的标准差仍然为10%，则估算偏差的标准差为20，方差为400，50个程序的累计方差为400*50=20000行，方差的开方为标准差=141.4行，于是实际的代码行数的区间为（10000-3*141.4,10000+3*141.4）=（9576，10424）。

    将两个区间进行比较：

    （7000，13000）

    （9576，10424）

    两种估算结果的精度差别显然，所以在估算时，一定要将估算对象细拆分！

    对于上述的推理过程可以在水晶球软件中进行模拟对比，便于直观地观察两种方法的差别，假如两种方法都估算出1万行代码，在水晶球软件分别模拟1000次实际结果，左图是未拆分任务时实际代码行数落在区间（9576，10424）的概率，大概是34.97%，右图是细拆分任务后实际代码行数落在区间（9576，10424）的概率，大概是99.81%。