Bei der Modellierung von Risiken wird normalerweise eine Dreiecksverteilung basierend auf drei Zeitschätzungen (optimistische, wahrscheinliche und pessimistische Zeitschätzungen – a, c bzw. b) verwendet, um die Dauer der Planungsaufgabe zu bewerten.
Sobald die Aufgabenverteilungen bekannt sind, generiert ein Monte-Carlo-Algorithmus eine Reihe möglicher Ergebnisse, was im Vergleich zu einem vollständig deterministischen Ansatz zu einer besseren Zeitplanübersicht führt.
Da die dreieckige Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) in a und b null ist, basiert eine ansprechende Methode zur Lösung von a und b auf der Verwendung von Perzentilschätzungen. Tatsächlich ist es möglich, ein dreieckiges PDF zu definieren, indem man ein unteres Perzentil ap so angibt, dass a < ap <= c <= br < b (siehe hier: Perzentil ). Dieser Ansatz vermeidet es, die unteren und oberen Extremwerte a und b zu spezifizieren, die per Definition eine Nullwahrscheinlichkeit des Auftretens haben.
Der Wert von p = 0,1 (dann q = 1 - 0,1 = 0,9), angegeben in Perzentil , ist einer der möglichen Werte, die wir für p festlegen können. Zum Beispiel könnte ich p = 0,15 (q = 0,85) wählen. Der Punkt ist, dass dieser Wert die Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulation erheblich beeinflusst, selbst wenn eine große Anzahl von Iterationen (30000) zur Simulation von Risiken verwendet wird. Mit anderen Worten, die Sensitivität der Ergebnisse der Risikoanalyse gegenüber dem Perzentil ist hoch.
Gibt es also eine Faustregel und/oder mathematische Einschränkungen, die ich berücksichtigen muss, um den Perzentilwert festzulegen?
Mathematisch ist die Darstellung einer dreieckigen PDF als a/c/b-Werte oder als Modus/Perzentile äquivalent (Sie können jede Darstellung in die andere umwandeln, während Sie die effektive Wahrscheinlichkeitsverteilung beibehalten). Wenn Sie Unterschiede in den Monte-Carlo-Ergebnissen sehen, die höchstwahrscheinlich durch die Art und Weise verursacht werden, wie die perzentilbasierte Zufallsfunktion implementiert wird, würde ich vermuten, dass sie nicht der a/c/b-Dreieck-basierten Zufallsfunktion entspricht, also ist sie wahrscheinlich einfach falsch (verschiedene Methoden zur Auswertung mathematisch äquivalenter Funktionen sollten identische Ergebnisse liefern).
Das dreieckige PDF ist jedoch immer eine sehr grobe Vereinfachung der tatsächlichen Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zeit, um eine Aufgabe zu erledigen. In Wirklichkeit ist die zeitliche Verteilung von Aufgaben nicht dreieckig, und die Werte für a, b und c sind ziemlich willkürliche Werte, basierend auf Ihrer Erfahrung, sodass sie zu einem dreieckigen PDF führen können, das mehr oder weniger deckungsgleich mit dem tatsächlichen ist Wahrscheinlichkeitsdichte der geschätzten Aufgabe. Insbesondere b könnte für nicht standardmäßige Aufgaben problematisch sein - wenn die von Ihnen geschätzte Aufgabe unmöglich zu erledigen ist, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie in endlicher Zeit erledigt wird, null :-)
Mein persönliches Bauchgefühl als Softwareentwickler (ich bin kein Projektmanager) ist, dass die Aufgabenzeit für Aufgaben, bei denen es um die Suche nach einer Lösung geht (z besser als logarithmische Normalverteilung modelliert, die die Möglichkeit berücksichtigt, innerhalb einer begrenzten Zeit keine Lösung zu finden. Natürlich sind auch in der Softwareentwicklung viele Aufgaben repetitiver und endlicher Natur, die sich mit einem Dreiecks-PDF aus Erfahrung gut genug abschätzen lassen.