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ITTO –项目管理数学–闭幕

工具类&技术–项目结束

阅读完与PMP的各个阶段和领域有关的所有文章之后,我们进入了有关项目结束阶段使用的工具和技术的系列的最后一篇文章。

根据定义,每个项目都有明确的开始和结束日期。这是项目生命周期中的时间或阶段,在开始项目之前已开始的每个活动都将在项目关闭之前关闭。它包括释放资源,与供应商签订所有协议和合同,完成财务结算,签署可交付成果,归档项目工件以及关闭所学到的经验教训文档(除了专门介绍项目完成阶段的文章)项目经理在调用项目完成之前要做的一件事就是关闭项目的绩效评估。这是我们当前对本文感兴趣的领域。

我们在这里说什么?我们正在谈论集中趋势和数据分散性的度量。什么!统计?是的,我们在这里谈论统计数据。在关闭项目之前,我们使用统计方法来衡量项目的绩效。我们将讨论均值,中位数,众数,标准差,方差和范围。

中心倾向测度:平均值

集中趋势的度量为我们提供了一种在描述数据集时描述数据或表征数据的方法。对于我们在这里的讨论,假设数据是经过良好组织和理解的。我们如何描述它?描述此类数据的一种众所周知的简单方法是找出其均值。对于PMP考试,请记住,这只是数学上的问题,您可能会在上面发现问题。我很清楚,我们每个人都会轻易说出意思是什么。它是数量之和除以数量。我不想使用数学符号或公式,而是想使用简单的英语。因此,我们对均值的定义是“所有元素的总和除以元素数 。”

让我们通过一个问题来查看其用法:

问题:在风险计划期间,已确定存在3种最可能的风险,如果它们在项目执行期间发生,则分别产生的估计影响分别为45,000印度卢比,70,000印度卢比和33,000印度卢比。考虑到给定的信息,对项目可能产生的平均风险影响是什么?

回答:
平均值=所有元素之和/元素数。

因此,应用它。

平均风险影响= 45000 + 70000 + 33000/3→148000/3→49333.33 INR。

这说明了均值及其用法。在许多地方都使用了类似的均值,但是它很简单。

[限制]

中心趋势的度量:中位数

不建议采用均值的一种情况是,与数据集中的其余数据相比,我们拥有异常的极端数据。让我们以10个学生的分数为例。使其分别为34、39、48、42、32、18、55、38、51、66和148。如果观察到给定的标记,则其中9个在一个范围内,最后一件事在极端范围内。在这种情况下,不建议使用均值,但建议使用中位数来衡量集中趋势。

在计算中位数时,您要做的第一件事就是安排数据的升序。一旦数据以升序排列,则选择排列中的中间元素并将其视为中间值。当元素的数量为奇数时,这很好用,但是如果元素的数量为偶数,那怎么办?在这种情况下,元素的数量为偶数,则必须取中间的两个元素并找到它们的平均值。结果是中位数。

让我们举个例子:

12 22 32 41 52 57 61 65 67 70 80

上面的数据按升序排列,并按奇数计数。因此,我们了解到,如果计数为奇数,则恰好取中间元素。所以中间元素是57,它是中位数。

12 22 32 41 52 57 61 65 67 70

以上数据按升序排列,计数为偶数。我们了解到,如果计数为偶数,则取中间两个元素并取其平均值。中间的两个元素是52和57。它们的总和为109,中位数为109/2 = 54.5。

集中趋势的度量:MODE

在给定数据集中被多次看到的值是该数据分布的MODE。这非常简单。

例:

14、33、14、23、56、45、14、98、76、14、44、54。
以上分发方式是什么?这很简单。在给定的数据集中,哪个数字被多次看到?是的,它是14,所以MODE =14。现在您可能会怀疑。如果在相同的时间内出现两个以上的值怎么办?这样的数据分发将不具有任何模式,并且如果每个元素在分发中仅存在一次,则此模式相同。这意味着没有价值出现过一次。即使在那种情况下,该分布也不会有任何MODE值。

这样就完成了集中趋势测度。现在让我们开始研究数据分散。

数据分散范围

简单来说,RANGE =最大数字–最小数字。 (在分布的两个极端之间不同)。现在让我们来看一个例子。

10,35,65,78,63,23,21,99,105,123。

在上述分布中,最小数是10,最大数是123,因此范围是123-10 = 113。

我知道,乍一看,您可能会对range的使用有所怀疑,但是很抱歉,本文档的范围仅是向您介绍range,而不是讨论其优缺点。

数据分散:方差

我们如何找到给定分布的方差?请执行下列操作:-

  1. (平均–元素) 2 →从平均值中减去分布中的每个值,然后对结果求平方。
  2. 将您减去均值和平方后得到的所有值相加。
  3. 然后将您在上述第2步中获得的结果除以原始分布中的值数量。这意味着找到平均值。

数据分散度:标准偏差

忘记理论;让我也简单一点。标准偏差是方差的平方根。因此,请记住,要计算标准差,首先需要计算方差。当我们谈论活动估算(完成一个项目上的活动的估计时间)时,我们将使用PERT方法来计算项目或活动的预期持续时间。估计值以P(悲观),O(乐观)和M(最有可能)提供。当为您提供项目所有活动的估算值并要求您找到标准差时,

  • 用公式((p-o)/ 6)计算每个估计活动的方差2
  • 将所有单个方差相加,得出项目的一个总方差。
  • 获得项目差异的平方根,这是我们正在寻找的标准偏差。

问题& Answers

  1. 估计完成一项任务的时间为乐观= 11天,悲观= 29天,最有可能= 22天。计算给定时间表的SD。
    • 一种。 3天
    • b。 6.5天
    • C。 1.333天
    • d。 20.6天

    正确答案:a [SD = p-O / 6]

  2. 项目中的活动估计为乐观的10天,悲观的30天,最有可能是20天。计算进度表估计方差。
    • 一种。 2.7556
    • b。 27.556
    • C。 11.11
    • d。 2.75

    正确答案:c [方差=(P-O / 6)2]

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关于马克·奥斯瓦尔德

Mark是一位经验丰富的软件工程师和技术博客。他在不同技术领域的写作方面拥有超过五年的经验。写作是他的爱好,他定期为Whizlabs博客做出贡献以分享他的知识。
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