Пуассоновое горение сроков (Андрей Бибичев, AgileDays-2011) — различия между версиями

== Аннотация ==
;Докладчик: {{Speaker|Андрей Бибичев}}


[[Категория:Андрей Бибичев]]

<blockquote>
Когда мы говорим о какой-либо неопределенности, то чаще всего представляем гауссовское распределение:

- Какова трудоемкость этой задачи?

- Столько-то плюс/минус столько-то.

- А распределение?

- Гауссовское, конечно же!

Этот посыл можно встретить во многих хороших и в остальных аспектах замечательных работах на тему планирования и прогнозирования сроков.

Но он в корне неверен!

В докладе даются причины, по которым гауссовское распределение не подходит, и рассматривается распределение вероятности, значительно лучше подходящее для оценки трудоемкости и сроков. На основе этой несложной математики можно сделать простые, но весьма полезные в практическом плане выводы:

-* почему разница между наиболее вероятным и гарантированным значениями примерно в 2-3 раза (сравните со своими эмпирическими коэффициентами и фокус-факторами!);

-* почему чудес не бывает и в подавляющем большинстве случаев опаздываем со сроками, а не опережаем их (ведь гаусс нам сулит одинаковую вероятность как опоздать, так и сделать быстрее);

-* какое отношение планирование имеет к теории массового обслуживания.

В докладе содержится чуть-чуть математики, которая не должна успеть сильно наскучить за 10 минут.
</blockquote>

== Видео ==