信息系统项目管理师第四版知识摘编：第20章高级项目管理(23)

根据相关性分析的结果，通常选择相关性相对较大的因子参与过程性能模型的建立。同时，考虑到多元回归分析建模的需要，各个因子之间不可存在较高相关性，否则会引起多重共线问题，导致所建立回归模型的逻辑混乱甚至失败。
2)建立过程性能模型
组织依据收集到的过程件能数据，逍过相关性分析识别到的跟质量与过程性能目标(因变量)相关的建模因子(自变量)，通过回归的方式建立过程性能模型。由于组织在项目管理方面的质量与过程性能目标存在多个，因此纠织建立的过程性能模型通常有若干个或若于组。
组织可考虑采用多层级模型的方式，第一层级面对最终质量与过程性能目标建立过程性能模型，确保最终质量与过程性能目标的可预刷和有效分解；第二层级而向需求开发、设计、编码、测试和评审等过程建立过程性能模型，实现过秤性能目标向过程可控因子的分解。以多级模型实现组织和项目研发管理过程能力量化目标的逐层分解、逐步倩细化笞理和.监控，确保组织量化管理目标的有效分解和实施预测。
3)验证过程性能模型
组织依据收集到的过程性能数据，迫过相天性分析识别到的跟质晕与过程性能目标(因变晕)相关的建模因子(自变量)，按回归的方式建立过程性能模型。
通过多元回归方式建模后，需要通过建模果的关键参数判定模型的可靠性程度。根据假设检验方法，当参与建模的每个因子的值P小于0.05时，认为该因子与模型结果显著相关，可以保留；如P大于0.05,需要进行进一步分析因子的可用性。另根据回归平方和R2(即R-sq值)作为判定系数的要求，R-sq越趋近于1，认为模型可靠性越高。根据金副领域软件研发项目的特征，通常选择当R-sq值小于0.7时，认为模型可靠性较弱，需要重新选择因子；当可信度大于0.7时，认为此模型基本可靠。
模型建立后，需要从逻辑上验证模型的正确性。由于建立多元回归模型过程中因子较多，需要严格审查各因子逻辑的正确性，逐个验证模型的因子与模型的结果输出之间的逻辑关系，避免多元回归模型由于多重共线导致的逻辑混乱。逻辑验证通过后，还需要通过对残差值建立散点图判断残差的正态性；对残差建立直方图判断残差的趋势情况；建立趋势图判断残差是否随着时间趋势准确性有所变化等。通过残差验证模型的正确性或可靠性趋势。