es un cálculo sobre la finalización futura de un ítem o items e incluye un rango de tiempo y probabilidad.
una predicción debe siempre incluir un rango de tiempo o fechas y una probabilidad de ocurrir. el futuro está lleno de incertidumbre y cuando la incertidumbre existe se necesita una aproximación probabilística.
la Ley de Little no puede utilizarse para predecir pues es imposible predecir cuál de las asunciones de la ley será violada en el futuro y cuantas veces serán violadas. cada violación de las asunciones invalida la exactitud de la ley. además, es una ley basada en promedios, y un promedio es una estadística carente de significado a menos que se conozca la distribución de los datos subyacentes. sin conocer la distribución de los datos no sabemos de qué percentil estamos hablando cuando decimos la palabra promedio.
si no conocemos la distribución no podemos dar una probabilidad de donde cae el promedio. y si no conocemos la probabilidad no podemos hacer una predicción. sin embargo la Ley de Little puede utilizarse para validar una intuición cualitativa sobre la predicción pero sin llegar a ningún compromiso. por otra parte conocer la distribución de los datos puede ser muy útil para realizar la predicción utilizando diferentes métodos.
Ver Predictibilidad
Referencia: Actionable Agile Metrics for Predictability