Teoria delle probabilità e pianificazione del progetto

Question

Sto gestendo un progetto che deve essere stimato, in base a requisiti e specifiche approssimativi. Per questo motivo, le stime sulle funzioni e attività specifiche sono impostate su valori discreti, anziché su un solo valore discreto (ad esempio, tra 10 e 20, anziché esattamente 17).

Sono curioso, se voglio avere un'idea della probabilità approssimativa di finire qualche compito all'interno della stima più bassa, come dovrei avvicinarmi a questo? Per favore, nell'interesse della discussione, trascurare fattori come le mie capacità di stima, piattaforma usata, ecc.

Stavo pensando di usare Poisson distribution, con λ = (basso + alto)/2, assumendo che la probabilità per ciascuno di i valori proposti rispettano la legge degli eventi rari/distribuzione normale. Questo non tiene conto del fatto che uscire dai miei limiti di stima è più improbabile che probabile, ma comunque ...

Cosa ne pensi e quale approccio sceglieresti per questo esperimento?

Answer 1

Evidence Based Scheduling

In sostanza l'idea è quella di osservare quanto avviene nella vostra squadra per completare le attività simili a stimare quanto tempo potrebbe prendere per un altro uno di quelli di essere finito.

Answer 2

Poisson è stato fatto così tante volte, con lo stesso basso tasso di successo. Ho una seconda programmazione basata sull'evidenza, perché si autocorregge e lavora su dati reali.

Answer 3

Mi raccomando di leggere Waltzing With Bears di Tom DeMarco e Tim Lister - va in programma la stima in profondità.

Come regola generale, direi che la probabilità di terminare qualsiasi progetto entro il tempo stimato più basso è circa zero. Questo è sia dall'analisi che danno nel libro, sia dall'esperienza personale.

Answer 4

Non penso di avere le informazioni per effettuare quella chiamata. Per fare ciò bisognerebbe sapere se la curva di probabilità è stata normalizzata (probabilmente) e se è stata distorta (quasi certamente) più ciò che i vari valori statistici associati erano (media, deviazione standard e così via).

Se ne hai, non credo che te lo chiederesti. Oltre a ciò la tua abilità nella stima, le ipotesi che hai fatto e la loro accuratezza e così via sono tutti fattori, molti dei quali sono molto difficili da quantificare.

È il motivo per cui la pianificazione basata sull'evidenza è buona - non devi capire esattamente perché le cose impiegano un certo tempo, sai solo che lo fanno.

Un paio di cose semplici direi che si dovrebbe pensare:

1) Nella mia esperienza le possibilità realistiche di esso che è la vostra stima più bassa sono più o meno pari a zero. La merda accade su progetti software, la maggior parte delle persone non è così brava a stimare e le cose andranno male. Se vuoi una buona stima, vai con quella.

2) Pensa molto attentamente a ciò che desideri. Se lo dai a un cliente o alla maggior parte dei manager, allora:

(a) non ricorderanno le avvertenze, non ricorderanno il limite superiore dell'intervallo e non ricorderanno le probabilità o la teoria. Ricorderanno il bel numero basso che hai dato loro e il resto è solo "wah wah wah".

(b) i clienti e i gestori vogliono certezze, quindi è necessario fornire loro qualcosa di cui si è certi. Se si presuppone che il tuo preventivo sia distribuito normalmente e che tu abbia i valori migliori del caso e del caso peggiore, se dai loro una media dei due ti perderai la scadenza il 50% delle volte. Da un punto di vista manageristico è male. Se vuoi raggiungere la tua scadenza del 95% delle volte, devi dare la media + 2 deviazioni standard. Ancora una volta, se vuoi una stima approssimativa, il tuo caso peggiore è probabilmente il numero più facile da afferrare.

Generalmente sotto promessa e consegna eccessiva. Sii il ragazzo che non perde mai le scadenze e spesso offre presto. Ciò non significa cambiare il modo di lavorare, devi solo gestire le aspettative.

Answer 5

Suggerisco di utilizzare la stima a tre punti. Assegnare il minimo, il più probabile e il tempo massimo e il tipo di distribuzione casuale (Pert, Triangolo, Beta, ecc. A seconda delle caratteristiche o dei dati storici) ad ogni attività all'interno del Progetto. Simula con Monte Carlo per un numero di volte (ad es. 5000 volte) e guarda cosa aggiunge. Puoi anche andare oltre incorporando elementi di Rischio (e anche la correlazione tra Rischi, se lo desideri) per avere un quadro migliore di ciò che potrebbe accadere. Uno strumento come Palisade @Risk potrebbe essere in grado di aiutarti.