Ich verwalte ein Projekt, das nach groben Anforderungen und Spezifikationen geschätzt werden muss. Aus diesem Grund werden die Schätzungen für die spezifischen Merkmale und Aufgaben mit diskreten Werten anstelle von nur einem diskreten Wert (z. B. zwischen 10 und 20 anstelle von genau 17) festgelegt.
Ich bin neugierig, wenn ich mir eine Vorstellung von der ungefähren Wahrscheinlichkeit machen möchte, eine Aufgabe innerhalb der niedrigsten Schätzung abzuschließen, wie soll ich das angehen? Bitte ignorieren Sie Faktoren wie meine Einschätzung Fähigkeiten, verwendete Plattform, etc.
Ich dachte über die Verwendung der Poisson-Verteilung mit λ = (low + high) / 2, unter der Annahme, dass die Wahrscheinlichkeit für jeden der vorgeschlagenen Werte gilt das Gesetz der seltenen Ereignisse / Normalverteilung. Dies ist nicht der Tatsache Rechnung zu tragen, dass das Verlassen meiner Schätzungsgrenzen eher unwahrscheinlich als wahrscheinlich ist, aber immer noch ...
Was denkst du darüber und welchen Ansatz würdest du für ein solches Experiment wählen?
Im Grunde genommen besteht die Idee darin zu beobachten, wie viel es in Ihrem Team braucht, um ähnliche Aufgaben zu erledigen, um abzuschätzen, wie lange es dauern könnte, bis eine weitere abgeschlossen ist.
Ich empfehle, Waltzing With Bears von Tom DeMarco und Tim Lister zu lesen .
Als Faustregel würde ich sagen, dass die Wahrscheinlichkeit, ein Projekt innerhalb der niedrigsten geschätzten Zeit zu beenden, ungefähr null ist. Dies ergibt sich sowohl aus der Analyse, die sie im Buch geben, als auch aus der persönlichen Erfahrung.
Ich glaube nicht, dass Sie die Informationen haben, um diesen Anruf zu tätigen. Um dies zu tun, müssten Sie wissen, ob die Wahrscheinlichkeitskurve normalisiert wurde (wahrscheinlich) und ob sie verzerrt war (fast sicher) plus was die verschiedenen statistischen Werte waren (Mittelwert, Standardabweichung usw.).
Wenn Sie solche haben, glaube ich nicht, dass Sie fragen würden. Darüber hinaus sind Ihre Fähigkeit zu schätzen, die Annahmen, die Sie getroffen haben, und ihre Genauigkeit usw. Faktoren, von denen die meisten sehr schwer zu quantifizieren sind.
Das ist der Grund, warum evidenzbasiertes Scheduling gut ist - Sie müssen nicht genau verstehen, warum die Dinge eine gewisse Zeit brauchen, Sie wissen nur, dass sie das tun.
Ein paar einfache Dinge, über die Sie nachdenken sollten:
1) Nach meiner Erfahrung sind die realistischen Chancen, dass es sich um Ihre niedrigste Schätzung handelt, ungefähr null. Scheiße passiert bei Software-Projekten, die meisten Leute sind nicht so gut im Schätzen und die Dinge werden schief gehen. Wenn Sie eine gute Schätzung wollen, dann gehen Sie damit.
2) Überlegen Sie genau, wofür Sie die Nummer haben möchten. Wenn Sie es einem Kunden oder den meisten Managern geben, dann:
(a) Sie werden sich nicht an die Vorbehalte erinnern, der Wille wird sich nicht an das obere Ende des Bereichs erinnern, und er wird sich nicht an die Wahrscheinlichkeiten oder die Theorie erinnern. Sie werden sich an die nette niedrige Nummer erinnern, die Sie ihnen gegeben haben, und der Rest ist nur "Wah Wah Wah".
(b) Kunden und Manager wollen Gewissheit, also müssen Sie ihnen etwas geben, über das Sie sich sicher sind. Wenn Sie annehmen, dass Ihre Schätzung normal verteilt ist und Sie Ihre besten Fall- und Worst-Case-Werte haben, werden Sie Ihre Frist in 50% der Fälle verpassen, wenn Sie ihnen einen Durchschnitt der beiden geben. Aus der Sicht der Manager ist das schlecht. Wenn Sie Ihre Deadline in 95% der Fälle einhalten möchten, müssen Sie den Mittelwert + 2 Standardabweichungen angeben. Wenn Sie eine grobe Schätzung haben wollen, ist Ihr schlimmster Fall wahrscheinlich die einfachste Zahl, die Sie ergreifen können.
Generell unter Versprechen und überliefert. Sei der Typ, der niemals Deadlines verpasst und oft früh liefert. Das bedeutet nicht, dass Sie Ihre Arbeitsweise ändern müssen, sondern Sie müssen nur die Erwartungen erfüllen.
Ich schlage vor, Drei-Punkt-Schätzung zu verwenden. Weisen Sie für jede Ihrer Aufgaben innerhalb des Projekts Minimum, Höchstwahrscheinlichkeit und Maximale Zeit und Art der Zufallsverteilung zu (Pert, Dreieck, Beta usw., abhängig von den Merkmalen oder historischen Daten). Simulieren Sie mit Monte Carlo für eine Anzahl von Malen (z.B. 5000 mal) und sehen Sie, was sich addiert. Sie können auch weiter gehen, indem Sie ein Element des Risikos (und auch eine Korrelation zwischen den Risiken, wenn Sie es wünschen) einbeziehen, um ein besseres Bild davon zu bekommen, was passieren könnte. Ein Tool wie Palisade @Risk kann Ihnen vielleicht helfen.
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