Sådan udføres en kvantitativ risikoanalyse for PMP eksamen

10/22/2016 by admin

Som du skal vide for PMP eksamen, det første skridt til at kvantificere usikkerhed er at få mere information. Dette er normalt gøres via forskning og interviewe emne eksperter. Fordi kvantitativ risikoanalyse er forbundet med tidsplan og omkostninger mål, fokus på disse skøn. Antag, at du samler omkostningsoverslag at afgøre, om et budget på 2,5 millioner dollars er tilstrækkeligt til en børneinstitution.

Her er de trin, du ville tage:

  1. Gense dine omkostningsskøn og få en optimistisk, et pessimistisk, og en mest sandsynlige skøn for hver WBS element.
  2. Sum de optimistiske, pessimistiske og mest sandsynlige skøn for projektet som helhed.
  3. Dokumentere dine forudsætninger, grundlag af skøn, og begrundelsen for hvert sæt af estimater.
  4. Påfør PERT ligning til estimaterne.

    Dette giver dig en forventet omkostning for hvert element og projektet som helhed.
  5. Brug software til at skabe en sandsynlighedsfordeling af værdierne.
  6. Sammenlign summen af ​​de mest sandsynlige skøn med summen af ​​den forventede skøn værdi.

PMP eksamen vil bruge PERT (Program Evaluering og revision Technique) ligning på varighed og pris overslaget. Denne ligning er

(Optimistisk +4 (sandsynligvis) + pessimistisk) / 6

Du vil næsten altid finde summen af ​​den mest sandsynlige til at være betydeligt mindre end summen af ​​den forventede værdi. Og fordi den forventede værdi er 50% sandsynlighed figur, vil du opdage, at din "mest sandsynlige" skøn er ikke særlig sandsynligt, overhovedet!

Sådan udføres en kvantitativ risikoanalyse for PMP eksamen

De tre kurver repræsenterer tre forskellige scenarier. Kurve A viser, at de optimistiske og mest sandsynlige skøn er tæt sammen, og at den pessimistiske skøn er væsentligt større. Kurve B viser, at alle tre værdier er jævnt fordelt. Kurve C viser, at den optimistiske værdi er betydeligt mindre end de mest sandsynlige og pessimistiske værdier, som er tæt på hinanden.

Kurve A er en fælles begivenhed, fordi generelt, i bedste fald, og sandsynligvis er ikke så langt væk. Men hvis tingene virkelig går galt, kan det værst tænkelige scenarie være virkelig dårlig! I Kurve A, din forventede værdi være højere end din mest sandsynlige værdi.


© 2019 - zajacperrone.com| Contact us: webmaster# zajacperrone.com