我们在计算器中使用的假设和参考资料

• 你的团队正在使用像Java这样的高级编程语言，与Assembly这样的低级语言相比，它需要更少的代码行来产生相同的功能（Capers Jones, 2012）。
• 根据DZone，根据Capers Jones的研究，你的团队中的一个开发人员每月产生325~750行代码，四舍五入后，每年约为6450行代码。我们知道，使用代码行作为最终的生产力指标可能是有害的。因此，我们只在计算总体回报和商业影响时使用它。
• 你的团队没有进行重大的重构项目，而且正在稳定地增加代码行。
• 根据Stack Overflow的帖子，其中引用了 Code Complete（第二版）的数据，行业内每1000行代码的平均缺陷为1~25，微软为10~20。因此，我们使用的平均缺陷率为0.14%。
• 你的团队的缺陷分布不是分散在不同的阶段，而是集中在某一软件开发阶段。
• 你的团队的缺陷修复时间分布与NIST的报告（NIST, 2002）相似。需求（设计）阶段⇒1.2小时/bug；编码阶段⇒4.9小时/bug；集成测试阶段⇒9.5小时/bug；测试阶段⇒12.1小时/bug；产品发布后⇒15.3小时/bug。这是金融服务行业的平均水平。