Comment faire pour effectuer une analyse quantitative du risque pour l'examen de certification PMP
Comme vous devez le savoir pour l'examen de certification PMP, la première étape pour la quantification des incertitudes est d'obtenir plus d'informations. Cela se fait généralement par l'intermédiaire de la recherche et interviewant des experts en la matière. Parce que l'analyse quantitative des risques est associée avec les objectifs de calendrier et de coûts, se concentrer sur ces estimations. Supposons que vous recueillez des estimations de coûts pour déterminer si un budget de 2,5 millions $ est suffisant pour un centre de garde d'enfants.
Voici les mesures que vous prendriez:
Revisitez vos estimations de coûts et obtenir un optimiste, un pessimiste, et une estimation plus probable pour chaque élément d'OTP.
Additionner les estimations optimistes, pessimistes, et les plus probables pour le projet dans son ensemble.
Documentez vos hypothèses, base d'estimations, et justification pour chaque ensemble d'estimations.
Appliquer l'équation PERT les estimations.
Cela vous donne un coût prévu pour chaque élément et le projet dans son ensemble.
Utiliser un logiciel pour créer une distribution de probabilité des valeurs.
Comparez la somme des estimations les plus probables à la somme de l'estimation de la valeur attendue.
L'examen PMP va utiliser le PERT (Programme d'évaluation et d'examen technique) l'équation de la durée et l'estimation des coûts. Cette équation est
(optimistes + 4 (le plus probable) + pessimiste) / 6
Vous trouverez presque toujours la somme de la plus susceptible d'être significativement inférieur à la somme de la valeur attendue. Et parce que la valeur attendue est la probabilité chiffre de 50%, vous découvrirez que votre “ plus probable ” estimation est peu probable du tout!
Les trois courbes représentent trois scénarios différents. La courbe A indique que les estimations optimistes et les plus probables sont rapprochés et que l'estimation pessimiste est sensiblement supérieure. La courbe B indique que les trois valeurs sont répartis uniformément. La courbe C indique que la valeur est nettement moins optimiste que les valeurs les plus probables et pessimistes, qui sont rapprochés.
La courbe A est un phénomène fréquent parce que généralement, le meilleur scénario et le plus probable ne sont pas si loin. Cependant, si les choses vont vraiment mal, le pire des cas, peut être vraiment mauvais! En courbe A, votre valeur attendue sera plus élevé que votre valeur la plus probable.
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