最常用的估计方法包括专家判断、类比、分解、宽带德尔菲、理想时间等，在不同阶段所使用的估计方法各不相同。
每一种方法都可以独立使用，但综合使用的效果最佳。
亲和估计
亲和估计是预测工作量的一个方法，用于将故事按照难度分级或排序，在大型的产品待办事项中作用巨大。
基本的亲和估计模式涉及从小到大范围里测量用户故事，这个范围可以是斐波那契数列或者T恤尺码，常常贴在大型会议室墙上。然后参与者在估算时可将他们的用户故事贴到这面墙上。
团队成员将产品未完项的条目放在产品未完项条目组（每个产品未完项条目的大小相同）当中，或者团队成员使用类似T恤尺码（如小号、中号、大号和特大号）作为估计尺度。
这种估计常在无声中进行，且直到评估用户故事，常伴有若干迭代。
宽带德尔菲
宽带德尔菲是一种基于团队共同参与的估计方法，由一群专家匿名提交估计结果，这样可以提升对结果的认同感，也可以避免产生花车效应（受到多数人的影响）和光环效应。
和德尔菲技术一样，宽带德尔菲也需要进行多轮表决，但在每次投票之前，参与者都需要进行沟通讨论，讨论结束后再进行匿名表决。当表决结果收敛并达到了退出标准，便可以停止估计过程。
参与表决会议的成员不一定是团队全体成员，可以分为若干小组分别估计各个用户故事，但是需要确保每个小组都有对用户故事进行估计的基线。
计划扑克
计划扑克属于宽带德尔菲的估计技能，是一种综合了专家意见、类比和分解的规划方法，可以快速的产生可靠的估计结果。
计划扑克的每位参与者都持有一叠斐波那契数列扑克牌，并对每一个提出的用户故事或主题展示出自己的估计（牌面）并交流意见。参与者通过短暂讨论后可以得到更准确的估计（牌面）。通过多轮的交流与展示，最终可以得到近乎一致的结果。
斐波那契数列扑克
斐波那契数列中的数值约等于前两个数之和，这样便于衡量对象之间的差异，使得估算时能更加趋于一致。
