そういや

ゴンペルツ曲線って、正規分布(正規確率密度関数?)の累積曲線に似てます。累積の逆を考えてみると、案外バグの摘出時期というのは「分布」をしていて、一番発見できる時期を中心にベルカーブしてるのかもしれないですね。考えてみると少し面白いかも?
ゴンペルツ曲線自体はちゃんとした数式で決まってますが、「ゴンペルツ曲線らしきもの」にカーブフィッティングできるよ、みたいなところからそっち派のソフトウェアの品質の話もよく出てくるので、厳密にどんな関数になるか、というより統計的に面白い分析が出来るかも、という話です。
しかし…たとえば・・・500件のバグを摘出したプロジェクトのバグ一覧からてきとーにサンプリングして標本を作り、摘出時期の平均とｔ分布とか使って「うちの会社の場合バグはこの時期に出る確率が95%です！」とか言い切っちゃえたとしてなにか意味あるんだろうか…