参数化成本估算法利用了历史成本与计划、物理和性能特征之间的统计关系。

在参数估算中用作自变量的物理特性的例子有重量、功率和软件代码行。这些变量应是计划的成本动因，其来源可在技术基准中找到。潜在的假设是，过去影响成本的因素将继续影响未来成本。当对计划知之甚少时，通常使用这种方法。

参数化成本估算法的应用需要访问历史数据，而这些数据有时很难收集。参数估算是由许多计划的数据驱动的，涵盖范围更广。

基于历史数据建立一个统计上有效的CER之后，可以通过在参数模型中输入参数CERs的不同特性来估算新计划的成本。在购置计划生命周期早期建立的CERs应被定期重新审查，以确保它们是最新的。此外，参数成本估算关系应被记录清楚，因为CER如果被误用，则可能会出现严重的估算误差。(www.daowen.com)

CER依赖历史数据来确保结果的客观性，根据CER的预测能力，源于统计分析的参数关系可用于为估算提供可信等级。这增加了估算的可信度。

数据规范化是一个漫长的过程，包括验证数据是否被准确地规范化。CERs应适当更新，以反映成本、技术、计划数据的现状。分析复杂的CERs（例如，非线性CERs）可能导致难以解释成本与其自变量之间的关系。例如，在电子领域，系统成本与系统中组件的数量成正比。有限数量的组件可能会对重量、可靠性、安全性等产生有利影响，最终在系统生命周期实施中带来经济效益（实际上，在生产之前和生产期间的所有阶段，以及随后的使用、支持和退役阶段都能带来经济效益）。

参数化成本估算法也有助于缩短估算过程。即使在更为复杂的情况下，参数化成本估算法也能有效地支持识别因设计改进、进度变化和技术修改而产生的成本影响。