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在建立反馈式质量控制模型时，需要应用统计控制与度量分析等数学方法。 Deming是一位将统计方法应用于质量控制的咨询专家。他说：“统计质量控制是统计原理和技术的一次实践，这种方法可以用于生产的所有阶段以及维护和服务，其目的是满足经济的需求。”诸如SPC(统计过程控制)、头脑风暴法、鱼刺图、PARETO原理、层次图等方法都是统计控制理论和度量理论的一些基本方法。
常用的头脑风暴法(Brainstorming)，其一般步骤可以概括为：确定质量问题;尽可能找出影响质量问题的因素;找出各原因之间的关系，在因果图上以因果关系用箭头联接起来;根据对结果影响的程度，将认为有显著影响的因素标出来;在因果图上标上必要的信息。
此方法包含两项活动：一是用头脑风暴法找原因;二是对原因进行系统整理、归类，再根据概念间的层次关系整理成用来表示质量波动特性与其潜在原因的关系的一种图表。
根据此作用图同时可以转换成一整套方程组，可以建立一个相应的数学模型。方法如下：先将每个箭头替换成一个等号，如果某个节点至少被一个箭头所指向，就可以建立一个方程，而对应于该节点的测量数量将被放在方程的左侧。
例如：相对进展=F()其含义便是，相对进展取决于某些其他的测量数值，其中每一个数值对应于某个指向该节点箭头的起始节点。由图可以得出：相对进展=F(已完成的生产性工作量，待完成的工作量)。
在作用图中，带黑色圆点的箭头表示这些作用是逆向变化的，用数学运算表示，如减法和除法。如图可以得出：函数F是一个减法运算：相对进展=已完成的生产性工作量一待完成的工作量。
另外，为了确定方程的具体形式，还须进行一些实际测量，并进行相应的估算。当将所有关系的符号进行了如上转换之后，就可以得到一组方程组，而这些方程组也就相应描述了作用图所代表的系统状况。
值得注意的是，这些方程组有时是线性的，而有时是非线性的，而非线性就是导致质量管理发生偏差的罪魁祸首。
然而有很多软件项目管理者会常常忽视反馈式控制模型中的非线性因素。在现实中还有许多外界的因素干扰，以至于模型中线性的成分在大多数情况下只是一个理想状态。再以上图为例，“相对进展”由“完成的富有成果性工作”和“待完成的工作量”两个因素所决定。然而到达某一个时间点(临界点)，“待完成的工作量 ”越多就越会影响到“完成富有成果性的工作”，从而再间接影响到“相对进展”。