UNCERTAINTY METHOD
基准率
BASE RATE先看同类事件通常怎样，再讨论当前案例为什么特殊。
什么时候该用，什么时候别用？
- 估工期、成功率、流失或风险
- 信息有限但有相似历史案例
- 判断被生动个案影响
- 环境发生结构性变化，旧样本已不可比
- 参考类选择过宽或过窄
基准率的具体操作步骤
按顺序完成；每一步都要留下可以复查的文字或证据。
- 01
定义预测事件
明确结果、时间窗口和成功门槛。
我们要估计哪个事件的概率？
- 02
选择参考类
找目标、规模、约束和成熟度相似的历史样本。
哪些过去案例真的和它同类？
- 03
计算结果分布
查看中位数、范围、成功率和样本数量，不只看平均值。
同类结果通常怎样分布？
- 04
再做个案调整
只有能证明相关的差异才调整，并写明幅度依据。
当前有哪些已验证的特殊条件？
跟着一个例子完整走一遍
原始问题
估计一个重构项目需要多久。
- 1
参考最近 8 个跨模块重构，而非所有开发任务。
- 2
中位数 9 周，范围 6–16 周，仅 25% 在初始计划内完成。
- 3
当前测试覆盖更高是有利差异，外部依赖更多是不利差异。
- 4
给出 8–13 周区间，而不是拍板 6 周。
得到的结论
计划以真实分布为起点，并为外部依赖预留缓冲。
复制后直接填写
第一次不用追求完美，先把空白处填出来，再根据证据修改。
预测事件：【】
参考类：【选择理由】
样本数/时间范围：【】
基准结果分布：【中位数/范围/成功率】
个案差异与调整：【证据】看似在用，其实容易用错
- 只挑成功案例做参考
- 忽略样本规模和幸存者偏差
- 有了内部视角后完全丢掉基准率