फिजोनैकी श्रृंखला फुर्तीली योजना पोकर में क्यों उपयोग की जाती है?

फुर्तीली सॉफ्टवेयर विकास में उपयोगकर्ता कहानियों के सापेक्ष आकार का अनुमान लगाने के दौरान टीम के सदस्यों को उपयोगकर्ता की कहानी का आकार 1, 2, 3, 5, 8, 13, ... के रूप में अनुमानित करना चाहिए। तो अनुमानित मूल्य फिबोनाची श्रृंखला के समान होना चाहिए। लेकिन मुझे आश्चर्य है, क्यों?फिजोनैकी श्रृंखला फुर्तीली योजना पोकर में क्यों उपयोग की जाती है?

फाइबोनैचि अनुक्रम उपयोग करने का कारण बड़ा आइटम आकलन में निहित अनिश्चितता प्रतिबिंबित करने के लिए है:

विकिपीडिया पर http://en.wikipedia.org/wiki/Planning_poker का वर्णन रहस्यमय वाक्य रखती है।

लेकिन बड़ी वस्तुओं में अंतर्निहित अनिश्चितता क्यों होनी चाहिए? अनिश्चितता अधिक नहीं है, अगर हम कम माप करते हैं, जिसका अर्थ है कि कम लोग एक ही कहानी का अनुमान लगाते हैं? और यहां तक कि अगर बड़ी कहानियों में अनिश्चितता अधिक है, तो यह फिबोनाची अनुक्रम का उपयोग क्यों करता है? क्या इसके लिए कोई गणितीय या सांख्यिकीय कारण है? अन्यथा अनुमान के लिए फाइबोनैकी श्रृंखला का उपयोग करना मुझे कार्गोकल्ट विज्ञान जैसा लगता है।

स्रोत

2012-02-20 asmaier

शायद:

यहाँ गणितीय औचित्य की एक अधिक विस्तृत विवरण है। कोई घातीय अनुक्रम काम करेगा। '2^n' संख्याओं को बहुत दूर स्थान दे सकता है, तो क्यों Fibonacci अनुक्रम का उपयोग नहीं करें, जो' c * phi^n' के बारे में है? 'कूल' के लिए – interjay

+1। मैंने प्रोग्राम्स के साथ काम किया है जो हमेशा फाइबोनैकी में विषमता को धक्का देना चाहते थे - यह हमेशा उनकी 'चीज़' – KevinDTimm

http://pm.stackexchange.com/questions/4251/why-would-teams-use-the- fibonnacci-sequence-for-story-points –

फिबोनैकी श्रृंखला एक घातीय आकलन पैमाने का केवल एक उदाहरण है। एक घातीय पैमाने का उपयोग किया जाने वाला कारण सूचना सिद्धांत से आता है।

अनुमान से प्राप्त जानकारी जो अनुमान के अनुमान से अधिक धीमी हो जाती है। वास्तव में यह एक लॉगरिदमिक समारोह के रूप में बढ़ता है। यह बड़ी वस्तुओं के लिए उच्च अनिश्चितता का कारण है।

घातीय पैमाने (सामान्यीकरण) का सबसे इष्टतम आधार निर्धारित करना अभ्यास में मुश्किल है। फाइबोनैकी पैमाने से संबंधित आधार इष्टतम हो सकता है या नहीं भी हो सकता है। सिर्फ इसलिए कि फाइबोनैचि अनुक्रम 'कूल' है http://www.yakyma.com/2012/05/why-progressive-estimation-scale-is-so.html

स्रोत

2014-07-22 10:36:25

यह एक गहरी व्याख्या है जिसके लिए मैं उम्मीद कर रहा था। इस उत्तर के लिए धन्यवाद। – asmaier

* "[ए] थोड़ा अनुमान प्रयास बहुत मदद करता है और [ए] बड़े अनुमान के प्रयास में मदद करता है" * महान लेख – ptim

आप निश्चित रूप से कुछ घातीय चाहते हैं, ताकि आप निरंतर सापेक्ष त्रुटि के साथ किसी भी मात्रा को व्यक्त कर सकें। आपके आकलन की सटीकता भी आपके आकलन के अनुपात में होने की संभावना है। क) पूर्णांकों के साथ ख) घातीय ग) आसान

अब क्यों बजाय फाइबोनैचि, 1 2 4 8:

तो आप कुछ करना चाहते हैं? मेरा अनुमान है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि फाइबोनैकी धीमी हो जाती है। यह सोनाट्रियो^एन, और सोनाट्रियो = 1.61 में है ...

स्रोत

2012-02-20 14:10:10 fulmicoton

"आपके आकलन की सटीकता भी आपके आकलन के अनुपात में होने की संभावना है।" क्या यह आंकड़ों में एक नियम है या क्या यह मनुष्य सामान्य रूप से कुछ करता है? यदि आप फिबोनाची संख्याओं का उपयोग करते हैं, तो आप मानते हैं कि अनुमान के सापेक्ष त्रुटि f (n-1)/f (n) = 1-goldenratio = 61% के बारे में है। तो अगर कोई 5 का अनुमान लगाता है, तो लोग मानते हैं कि यह लगभग 3 की सापेक्ष त्रुटि का तात्पर्य है, इसलिए जटिलता में उल्लेखनीय वृद्धि केवल 8 या उच्च होगी। हालांकि, रिश्तेदार त्रुटि लगभग 60% क्यों माना जाता है? क्या यह अंगूठे का नियम है? – asmaier

मेरी अपनी टिप्पणी का जवाब देने के लिए: माइक कोह्न (नवंबर 2005)। "एग्इल अनुमान और योजना" कहता है: "अध्ययनों से पता चला है कि हम उन चीजों का अनुमान लगाने के लिए सबसे अच्छे हैं जो एक आदेश परिमाण (मिरांडा 2001; सैटी 1 99 6) के भीतर आते हैं।" – asmaier

मिरांडा (2001): "युग्मित तुलनाओं का उपयोग करके विषयपरक अनुमानों में सुधार" कहता है: "मैंने सहयोगियों के बीच एक अनौपचारिक सर्वेक्षण किया; विभिन्न देशों के 30 लोगों और उद्योग और अकादमिक दोनों ने पैमाने के लिए इनपुट प्रदान किया। परिणाम बताते हैं कि आकार के बीच पत्राचार और सॉफ़्टवेयर डोमेन में मौखिक विवरण सैटी के मुकाबले तालिका 3 में दिखाए गए एक के करीब है।"और इस तालिका में हम देखते हैं कि कुछ" थोड़ा बड़ा "कहा जाता है यदि यह आधार आकार का 125% है और इसे" बड़ा "कहा जाता है, यदि यह आधार आकार का 175% है। – asmaier

फिबोनैकी अनुक्रम परियोजना नियोजन पोकर में उपयोग किए जाने वाले कई में से एक है।

काम की बड़ी इकाइयों का सटीक अनुमान लगाने में मुश्किल है और यदि आपकी संख्याएं भी "यथार्थवादी" हैं तो घंटों के दिनों में चर्चा करना आसान है।

मुझे http://www.agilelearninglabs.com/2009/06/story-sizing-a-better-start-than-planning-poker/ पर स्पष्टीकरण पसंद है, अर्थात् फाइबोनैकी श्रृंखला संख्याओं के एक सेट का प्रतिनिधित्व करती है जिसे हम सहज रूप से अलग-अलग परिमाणों के बीच अंतर कर सकते हैं।

स्रोत

2012-02-20 14:11:34 kaj

फिबोनाची अनुक्रम की पहली छः संख्याओं में से चार प्रमुख हैं। यह समान कार्यों में समान रूप से काम करने के लिए छोटे कार्यों में समान रूप से कार्य को तोड़ने की संभावनाओं को सीमित करता है। ऐसा करने से गलत धारणा हो सकती है कि कार्य की गति उस पर काम करने वाले लोगों की संख्या के साथ आनुपातिक रूप से स्केल कर सकती है। 2^एन श्रृंखला ऐसी समस्या के लिए सबसे कमजोर है। वास्तव में फाइबोनैकी अनुक्रम एक को छोटे कार्यों को एक-एक करके फिर से अनुमान लगाने के लिए मजबूर करता है।

स्रोत

2012-02-21 11:44:15 KillerInsect

यह देखने का एक दिलचस्प बिंदु है। लेकिन फिर प्राइम संख्या 1,2,3,5,7,11 की श्रृंखला क्यों नहीं है ... ... फिबोनाची श्रृंखला के बजाय अनुमान लगाने के लिए उपयोग की जाती है? – asmaier

यह एक शानदार विचार है। असल में, वे केवल उन लोगों को चुनने के लिए पर्याप्त होते हैं जो मोटे तौर पर [1.5-2.0]^एन श्रृंखला बनाते हैं। फाइबोनैकी संख्याएं सिर से फिर से बनाने के लिए स्वीकार्य रूप से आसान होती हैं, लेकिन जेआईआरए जैसे टूल्स मूल्यों के किसी भी सेट को निर्दिष्ट करने की अनुमति देते हैं। – KillerInsect

दूसरा बिंदु अनुमानों के बीच की दूरी है। जितना बड़ा समय आप कम निश्चितता का अनुमान लगा रहे हैं। 3-5 और 5-7 के बीच एक ही अंतर है, जो एक ही निश्चितता का अर्थ है। लेकिन जब आपको 8 से 13 (एक बड़ा अंतर) चुनना होता है, तो यह आपको वास्तव में जांचने के लिए मजबूर करता है कि आप कितने निश्चित हैं। – Chris

मैं कारणों की एक जोड़ी के लिए फाइबोनैचि का उपयोग करें:

कार्य बड़ा विवरण अधिक
टास्क अनुमान काबू करना मुश्किल हो जाता है के रूप में टीम में किसी कार्य को पूरा करने के लिए घंटों की संख्या है
टीम में हर किसी के पास के लिए एक विशेष कार्य नहीं होगा, जो अनिश्चितता को भी जोड़ता है ताकि
मानव को बड़े और संभावित रूप से अधिक जटिल कार्य पर थकान मिलती है। जबकि कंप्यूटर के लिए दो बार जटिल के रूप में दो बार हल किया जाता है यह डेवलपर के लिए थोड़ा और अधिक ले सकता है।

जैसा कि हम सभी अनिश्चितताओं को जोड़ते हैं, हम कम यकीन करते हैं कि वास्तव में वास्तव में क्या होना चाहिए। यह आसान हो जाता है अगर हम केवल यह अनुमान लगा सकते हैं कि यह कार्य किसी अन्य से बड़ा/छोटा है जहां हमने पहले से ही अनुमान लगाया है। जैसा कि हम कार्य के आकार/जटिलता को अनिश्चितता का प्रभाव भी बढ़ाते हैं। मैं खुशी से ऐसे कार्य के लिए 13 घंटों का अनुमान लगाऊंगा जो कि दो गुना बड़ा लगता है जैसा मैंने पहले अनुमान लगाया था।

स्रोत

2012-02-22 16:54:19

this agile blog

के अनुसार

"क्योंकि वे एक ही दर, जिस पर हम मनुष्यों परिमाण में सार्थक परिवर्तन अनुभव कर सकते हैं के बारे में जाना।"

हाँ सही। मुझे लगता है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि वे वैधता की एक हवा जोड़ते हैं (फिबोनाची! गणित!) संक्षेप में एक बहुत ही उच्च स्तर, शुरुआती चरण आकार (स्कॉइंग नहीं) व्यायाम (जिसमें मूल्य होता है)।

लेकिन आप टी शर्ट आकार का उपयोग करते हुए एक ही परिणाम प्राप्त कर सकते हैं ...

स्रोत

2012-08-24 05:51:11

कहानियों का अनुमान लगाने के दौरान किया जाता है। यह उत्तर लगभग वही है (उसी लिंक और समान उद्धरण का संदर्भ देता है) [उत्तर @kaj] से (http://stackoverflow.com/a/9362523/327074) जो दो महीने पहले था। – icc97

मुझे वास्तव में इस व्यक्ति ने उद्धृत करने के तरीके को पसंद किया। मुझे तुरंत समझ में आया। – nishantbhardwaj2002

फिजोनैकी श्रृंखला फुर्तीली योजना पोकर में क्यों उपयोग की जाती है?

उत्तर

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