Пуассоновое горение сроков (Андрей Бибичев, AgileDays-2011) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
== Аннотация ==
;Докладчик: {{Speaker|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:== Примечания и отзывы ==
* [http://2011.agiledays.ru/reports/view/61/ страничка доклада на сайте конференции]
{{include-review|AgileDays-2011:Отчет Цыганкова Д.А./Пуассоновое горение сроков}}
{{include-review|AgileDays-2011: Отчет Гребнева Н.Ю./Бибичев про сроки}}
{{SideBar|http://www.dilbert.com/dyn/str_strip/000000000/00000000/0000000/100000/20000/6000/800/126853/126853.strip.gif}}
{{include-review|Максим Цепков - AgileDays-2011/Пуассоновое горение сроков}}
<references/>
[[Категория:Менеджмент]]
{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2018-07-04T21:30:49.749251|vimeo_comments=0|vimeo_plays=5387|youtube_comments=0|youtube_plays=9}}
[[Категория:Андрей Бибичев]]
[[Категория:AgileDays-2011]]
[[Категория:Планирование в Agile]] | |||
Версия 18:07, 13 августа 2018
Содержание
Аннотация
- Докладчик
- Андрей Бибичев
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.
Видео
Презентация
Примечания и отзывы
Plays:5396 Comments:0