संभाव्यता सिद्धांत और परियोजना नियोजन

Question

मैं किसी परियोजना का प्रबंधन कर रहा हूं जिसे अनुमानित किया जाना चाहिए, किसी न किसी आवश्यकताओं और विनिर्देशों के अनुसार। इसके कारण, विशिष्ट विशेषताओं और कार्यों पर अनुमान केवल एक अलग मूल्य के बजाय अलग-अलग मानों के सेट होते हैं (उदाहरण के लिए, बिल्कुल 17 के बजाय 10 और 20 के बीच)।

मैं उत्सुक हूँ, अगर मैं सबसे कम अनुमान के भीतर कुछ काम खत्म करने के लिए अनुमानित संभावना की एक विचार प्राप्त करना चाहते हैं, मैं यह कैसे संपर्क करना चाहिए? कृपया, चर्चा के लिए, मेरे अनुमान कौशल, प्रयुक्त प्लेटफॉर्म इत्यादि जैसे कारकों को नजरअंदाज करें

मैं λ = (कम + उच्च)/2 के साथ Poisson distribution का उपयोग करने के बारे में सोच रहा था, यह मानते हुए कि प्रत्येक के लिए संभावना प्रस्तावित मूल्य दुर्लभ घटनाओं/सामान्य वितरण के कानून का पालन करते हैं। यह इस तथ्य के लिए जिम्मेदार नहीं है कि मेरी अनुमान सीमा से बाहर होने की संभावना अधिक संभावना से अधिक है, लेकिन फिर भी ...

आप इसके बारे में क्या सोचते हैं, और आप इस प्रयोग के लिए किस दृष्टिकोण का चयन करेंगे?

Answer 1

Evidence Based Scheduling

मूल रूप से विचार का पालन करने के लिए कितना यह अनुमान लगाने के लिए कितनी देर तक यह उन अनुरूप तैयार किया जाए की एक और एक के लिए लग सकता है इसी तरह के कार्यों को पूरा करने के लिए अपने टीम में ले जाता है।

Answer 2

सफलतापूर्वक कम दर के साथ, पोइसन कई बार किया गया है। मैं दूसरा साक्ष्य आधारित शेड्यूलिंग, क्योंकि यह स्वयं-सुधार और वास्तविक डेटा पर काम करता है।

Answer 3

मैं टॉम डिमार्को और टिम लिस्टर द्वारा Waltzing With Bears पढ़ने की सलाह - यह कुछ गहराई में अनुमान लगाते समय अनुसूची में चला जाता है।

अंगूठे के नियम के रूप में मैं कहूंगा कि किसी भी परियोजना को कम से कम अनुमानित समय के भीतर खत्म करने की संभावना लगभग शून्य है। यह पुस्तक में दिए गए विश्लेषण और व्यक्तिगत अनुभव से दोनों ही है।

Answer 4

मुझे नहीं लगता कि आपके पास उस कॉल को करने की जानकारी है। ऐसा करने के लिए आपको यह जानने की आवश्यकता होगी कि संभाव्यता वक्र सामान्यीकृत (संभवतः) था और क्या यह skewed (लगभग निश्चित रूप से) था और साथ जुड़े विभिन्न सांख्यिकीय मूल्य क्या थे (मतलब, मानक विचलन और इतने पर)।

यदि आपके पास ऐसा नहीं है तो मुझे नहीं लगता कि आप पूछेंगे। अनुमान के मुताबिक, आपके द्वारा किए गए अनुमान और उनकी सटीकता और अन्य सभी कारक हैं, जिनमें से अधिकांश को मापना बहुत मुश्किल है।

यह क्यों सबूत आधारित शेड्यूलिंग अच्छा है है - आप वास्तव में समझने के लिए क्यों चीजें, तुम बस पता है कि वे क्या समय की एक निश्चित राशि लेने की जरूरत नहीं है।

मैं कहना चाहता हूँ आपको लगता है चाहिए के बारे में सरल कुछ बातें:

1) मेरे अनुभव में यह अपनी न्यूनतम अनुमान किया जा रहा है की यथार्थवादी संभावना लगभग शून्य हैं। सॉफ्टवेयर परियोजनाओं पर छेड़छाड़ होती है, ज्यादातर लोग अनुमान लगाने में अच्छे नहीं होते हैं और चीजें गलत हो जाएंगी। यदि आप एक अच्छा अनुमान चाहते हैं तो उसके साथ जाओ।

2) इस बारे में बहुत सावधानी से सोचें कि आप किस नंबर के लिए चाहते हैं। यदि आप इसे किसी ग्राहक या अधिकतर प्रबंधकों को देने जा रहे हैं तो:

(ए) वे चेतावनी याद नहीं करेंगे, सीमा के शीर्ष छोर को याद नहीं रखा जाएगा और संभावनाओं को याद नहीं रखा जाएगा या सिद्धांत। उन्हें आपके द्वारा दी गई अच्छी कम संख्या याद आएगी और बाकी सिर्फ "वाह वाह वाह" है।

(बी) ग्राहक और प्रबंधक निश्चित रूप से चाहते हैं ताकि आपको उन्हें कुछ निश्चित करने की आवश्यकता हो। यदि आप मानते हैं कि आपका अनुमान सामान्य रूप से वितरित होता है और आपके पास अपना सर्वश्रेष्ठ मामला और सबसे खराब केस मान होता है, यदि आप उन्हें दो का औसत देते हैं तो आप समय सीमा का 50% याद करेंगे। एक प्रबंधक परिप्रेक्ष्य से जो बुरा है। यदि आप अपनी समय सीमा 9 5% हिट करना चाहते हैं तो आपको माध्य + 2 मानक विचलन देने की आवश्यकता है। दोबारा यदि आप किसी न किसी अनुमान चाहते हैं तो शायद सबसे खराब मामला पकड़ने का सबसे आसान नंबर है।

आम तौर पर वादे के तहत और वितरण के तहत। वह व्यक्ति बनें जो कभी समय सीमा को याद न करे और अक्सर शुरुआती बचाए। इसमें आपके द्वारा काम किए जाने वाले तरीके को बदलने में शामिल नहीं है, आपको बस उम्मीदों का प्रबंधन करना होगा।

Answer 5

मैं तीन बिंदु अनुमान का उपयोग करने का सुझाव देता हूं। परियोजना के भीतर अपने प्रत्येक कार्य में न्यूनतम, सबसे अधिक संभावना, और अधिकतम समय और रैंडम वितरण (पर्ट, त्रिकोण, बीटा, आदि) के आधार पर असाइन करें। कई बार मोंटे कार्लो के साथ अनुकरण करें (उदा। 5000 बार) और देखें कि क्या बढ़ता है। आप क्या हो सकता है की एक बेहतर तस्वीर प्राप्त करने के लिए जोखिम के तत्व (और यदि आप चाहें तो जोखिमों के बीच सहसंबंध) को शामिल करके आगे भी जा सकते हैं। Palisade @Risk जैसे टूल में आपकी सहायता करने में सक्षम हो सकता है।