最近的研究表明，软件工程领域的努力估计大多是虚假的研究。这些估计被认为是虚假的原因是由于几个主要的问题，例如偏见和统计分析的不足。
首先，偏见是软件工程研究最令人头痛的问题之一。这些估计往往是由一些具有编程背景的人士或数据分析人士制定的，而且他们更倾向于使用自己熟悉的工具和技术。这意味着这些估计通常基于主观经验和不可靠的数据来源，使得最终估计变得不准确和缺乏可信度。
其次，在统计分析方面也存在不足。很多努力估计的研究者通常只使用简单的线性回归或基于历史数据的方法来估算。这种方法可能会忽略许多关键因素，如项目的复杂性、开发工具的质量、团队的规模等因素。因此，这些估计失去了预测未来项目成功的能力。
为了解决这些问题，研究人员需要更多的信息和技术。首先，他们需要使用更多的数据源来支持他们的估计。这可能包括从不同团队和公司收集数据，以确定不同环境下的最佳实践。其次，科技也发挥了很大的作用，在近几年，机器学习和其他人工智能技术已经被广泛应用于软件工程领域。这些技术可用于识别和解决偏见问题，并使研究人员能够更好地处理大量数据和分析更复杂的变量。
总之，软件工程的努力估计需要更深入的研究和创新才能更准确地预测未来项目的成功。只有通过压缩偏见，探索更多的可信数据源和集成最新的科技，才能获得更好的结果。未来几年，软件工程的努力估计将会继续面临挑战，但我们有必要努力克服这些问题，从而更好地利用软件科技发展的潜力。
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