我正在寻找的非常简单：我想要一个计算计算的工具，而不是基于置信区间的估计，给出具有总估计和当前进度的任务列表的发货日期，而不会引入进一步的不确定性我想在外部处理它。
我希望将工作日持续时间和用户输入假期考虑在内等等。
我知道Fogbugz的证据基础调度做了非常接近的事情，但我希望它没有统计方面和相关的置信区间。我知道这是一个极大的简化，统计估计是EBS的本质，但我不是在寻找这里的主观讨论，我只是希望能够在任何给定的情况下访问这些简单的信息（所谓的确切的发货日期）项目期间的时间，而不必自己计算。
所以我正在寻找以下三种方法之一：1）定制Fogbugz（6.0）以向我展示除了置信区间之外我想要的信息的方法2）一种定制Fogbugz以将估计不确定性设置为0的方法3）另一种方法工具（免费）完全符合我的要求。
编辑：通过“假设精确”或“计算”，我并不是指实际会发生什么，这确实会试图预测未来。我的意思是关于输入的信息，以及它明显的不确定性。在这种情况下，我认为对个别任务的估计应该更多地被视为支出限制或上限。我希望能够计算的信息非常简单：如果一切都完全符合规定，那么我们需要在哪里？然后，通过有关如何进行估算的信息，例如每个开发人员进行良好估算的能力，我可以推导出置信区间。 EBS自动执行此操作，毫无疑问，非常好，这就是我使用它的原因。我想要获得的是另外一小部分信息，即EBS使用的相同起点，并尝试使用我自己的假设进行统计估算。
答案 0 :(得分：2)
FogBugz将向您显示LIST页面底部的估算总和，标记为“剩余总估计时间”。这是估算的原始总和，没有任何EBS计算。
答案 1 :(得分：0)
你无法预测未来。因此，任何计算的发货日期只能是猜测。这个猜测取决于每个单独数字周围的置信区间。这是一个定义问题 - 即使你可能不喜欢它。
您可能希望拥有“100％自信”日期，但这样的事情（根据定义）不可能存在。除非你想要在未来无限远的日期，否则不能有零的不确定性。这是统计学的本质：分布实际上是无限的，但数据更有可能围绕均值进行聚类。
你唯一能做的就是选择一个非常大的置信区间（99.7％）。你可以自由地忽略关于置信区间的支持统计事实，并假装它没有不确定性。出于所有实际目的，0.3％的不确定性足够小，以至于您不会对该日期不满意。
然而，所有基于统计数据的未来预测必定具有不确定性。这是一项法律。