Статистические модели используют накопленные хронологические данные, чтобы получить значения для коэффициентов модели. Для определения соотношений между параметрами модели и трудоемкостью разработки ПО используется регрессионный анализ. Существуют две формы статистических моделей: линейные и нелинейные.
Линейные статистические модели имеют следующий вид:
где — факторы, влияющие на трудоемкость, — коэффициенты модели. Линейные модели работают не слишком хорошо, поскольку практика показывает, что соотношения между трудоемкостью и размером ПО нелинейно. По мере роста размера ПО возникает экспоненциальный отрицательный эффект масштаба.
Нелинейные, статистические модели имеют следующий вид:
где А — комбинация факторов, влияющих на трудоемкость; b — экспоненциальный коэффициент масштаба.
Статистические модели просты для понимания, но имеют следующий недостаток: результаты справедливы в основном только для конкретной ситуации. Другой недостаток — при увеличении количества входных параметров количество данных, необходимых для калибровки модели, также возрастает.