根據粗略的要求和規範，我正在管理一個必須估算的項目。 因此，對特定特徵和任務的估計是離散值的設置，而不是僅僅一個離散值（例如，在10和20之間，而不是恰好爲17）。概率論和項目計劃
我很好奇，如果我要得到近似的概率的想法來的最低水平之內完成一些任務，我應該怎麼處理這個？爲了討論，請忽略像我的估計技能，使用的平臺等因素。
我正在考慮使用Poisson distribution，λ=（低+高）/ 2，假設每個提出的價值觀遵守罕見事件/正態分佈的規律。 這並沒有說明超出我的估計限制是不太可能的事實，但仍然...
你怎麼看待這個問題，你會選擇哪種方法進行這樣的實驗？
基本的想法是觀察多少發生在你的團隊來完成，以估算它可能多久才能爲那些要完蛋的另一個類似的任務。
泊松已經做了很多次了，成功率很低。我是第二種基於證據的調度，因爲它是自我糾正的並且處理實際數據。
我建議由Tom DeMarco和蒂姆·李斯特閱讀Waltzing With Bears - 它進入日程一些深推定。
作爲一個經驗法則，我會說在最低估計時間內完成任何項目的概率大約爲零。這既來自他們在書中的分析，也來自個人經驗。
而且一旦你告訴人們最後期限，那就成爲最低估計時間。 – Steve314 2010-02-04 11:09:30
我不認爲你有信息來打這個電話。要做到這一點，你需要知道概率曲線是否被歸一化（可能），以及它是否有偏差（幾乎可以肯定）加上相關的各種統計值（平均值，標準偏差等）。
如果你有那些我不認爲你會問。除了你的估算技巧，你所做的假設和準確性等都是因素，其中大部分都很難量化。
這就是爲什麼基於證據調度是很好的 - 你不必明白究竟爲什麼事情需要花費一定的時間，你只知道，他們這樣做。
一對夫婦的簡單的事情，我會說你應該想想：
1）在我的經驗，這是你的最低估計的現實可能性大致爲零。狗屎發生在軟件項目上，大多數人並不擅長估計，事情就會出錯。如果你想要一個很好的估計，那就去吧。
2）仔細想想你想要的號碼。如果你打算把它交給客戶或大多數經理，那麼：
（a）他們不會記住警告，不會記住範圍的頂端，並且不會記住概率或理論。他們會記得你給他們的低數字，其餘的只是「哇哇哇」。（b）客戶和經理人需要確定性，所以你需要給他們一些你確定的東西。如果你認爲你的估計是正態分佈的，並且你有最好的情況和最壞的情況下的價值，如果你給他們兩個的平均值，你會錯過50％的時間。從管理者的角度來看，這很糟糕。如果你想在95％的時間內達到你的期限，那麼你需要給出平均值+2的標準偏差。再次，如果你想粗略估計，那麼你最糟糕的情況可能是最簡單的數字。
通常在承諾和交付。成爲那些從未錯過最後期限並且經常提前交付的人。這不涉及改變你的工作方式，你只需要管理期望。
我建議使用三點估計。爲項目中的每項任務分配最小值，最可能值以及最大時間和類型的隨機分佈（Pert，Triangle，Beta等，取決於特徵或歷史數據）。用Monte Carlo模擬很多次（例如5000次），看看有什麼加起來的。您還可以進一步融入風險元素（以及風險之間的相關性，如果您願意），以更好地瞭解可能發生的情況。像Palisade @Risk這樣的工具可能會幫助你。
請注意，通過分別估計單個任務持續時間，您將錯過潛在的風險相關性 - 並假設獨立性通常會低估極端風險。以概率的方式對此進行建模是一場噩夢，但對此非正式地考慮（即，如果這些任務比預期的要糟糕，那麼我可以期望去做什麼其他任務）可以真正幫助找到項目中的風險區域。 – Mathias 2010-02-24 19:40:51
我正在投票結束這個題目，因爲它不是關於編程 – 2017-10-20 09:40:54