我写了几次，对我个人不喜欢斯坦迪什报告。

• 斯坦迪什报告和天真统计
• 最后，Standish的报告的挑战
• 项目失败率

Standish的报告目前的评估是：

“CHAOS报告数字的上升和秋季，”J. Laurenz Eveleens和克里斯Verhoef，阿姆斯特丹自由大学，IEEE软件 ，1月/ 2010年2月，页30-36 。

核心结果是：

• 有误导性的定义-斯坦迪什使用的定义是完全基于成本估计的精度，时间和功能的基础上 。 斯坦迪什标签项目成功或挑战，远远高于偏差，形成了他们原先的估计。
• 不切实际的价格-估计精度是值得商榷的。 这些估计是“一边倒”，并根据运行忽视成本和交付量的功能，要么下或超过运行成本和进度上的时间和超支 。体制偏见的存在，并在下落不明斯坦迪什号码。 （见软件工程经济学，巴里伯姆，Prentice Hall出版社1982年）
• 成本预测-使用独立的成本预测数据库， 它可以被显示，在斯坦迪什数量预测一个成本坚持59％的成功率，当在实际项目基线数据库- 140项目从2005年，以2006年在一个大公司的金融服务-遵循贝姆的“圆锥形”的准确性和生产品质因数估计的8.5。 这意味着有一半的项目有12％或更少的时间加权平均偏离实际的预测。
• 精度-使用成本和进度的高估和大型功能低估其定义变态的估计的准确性。

所有的这方面的资料和统计评估差距的引用点。 核心问题是：

• 从统计的角度看是有双面测量。 他们只问故障率，而不是成功率。 这会产生偏颇的结果。
• 没有一个统计样本的选择过程。 发送了一项调查，得到的反应，总的数量。 很多调查都需要建立一个可靠的样本大小，以建立置信区间。

下面是原帖： 羊群猫