Декомпозиция и сводные оценки

Декомпозиция и сводные оценки

Область применения методов этой главы
Декомпозиция по функциям или задачам
Декомпозиция WBS (Work Breakdown Structure)
Вычисление лучшего и худшего случаев по стандартному отклонению
Что оценивается
Размер, объем работ, функциональность
Объем работ
Объем работ, сроки
Размер проекта
М С Б
-СБ
М С Б
Стадия разработки
Ранняя-поздняя (малые проекты); средняяпоздняя (средние и крупные проекты)
Ранняя-поздняя
Ранняя-поздняя (малые проекты); средняяпоздняя (средние и крупные проекты)
Итеративный или.
последовательный.
стиль
Оба
Оба
Оба
Возможная точность
Средняя-высокая
Средняя
Средняя
Декомпозицией называется разбиение оценки на фрагменты, раздельная оценка каждого фрагмента и последующее объединение отдельных оценок в составную оценку. Данная методика также известна под названием «восходящей оценки», «микрооценки», «модульного наращивания» и другими названиями (Тоскеу 2005).
Декомпозиция является краеугольным камнем оценки, однако при ее использовании необходимо остерегаться некоторых ошибок. В этой главе более подробно обсуждается базовая схема и объясняется, как обойти скрытые ловушки.
10.1. Вычисление ожидаемого случая.
Сцена: Еженедельное собрание группы...
Вы: Мы должны создать оценку для нового проекта. Чтобы подчеркнуть, насколько важны точные оценки для этой группы, я готов поспорить на обед с пиццей,.
что моя оценка проекта будет точнее вашей. Если вы выигрываете, с меня пицца; если выигрываю я — пицца за ваш счет. Желающие есть?.
Группа: По рукам!.
Вы: Ладно, начинаем.
После поиска информации о похожем прошлом проекте выясняется, что проект занял 18 человеко-недель. Вы прикидываете, что нынешний проект примерно на 20 % больше предыдущего, и создаете общую оценку в 22 человеко-недели.
Тем временем ваши коллеги создали более подробную оценку с разбиением на функции. У них получилась оценка, показанная в табл. 10.1.
Таблица 10.1. Пример оценки, полученной посредством декомпозиции
Функция
Оценка времени реализации (в человеко-неделях)
Функция 1
1,5
Функция 2
4
Функция 3
4
Функция 4
1
Функция 5
4
Функция 6
6
Функция 7
2
Функция 8
1
Функция 9
3
Функция 10
1,5
ИТОГО
27
Вы: 27 недель? Ого. По-моему, многовато, но это скоро выяснится... Несколько недель спустя...
Вы: Теперь, когда проект завершен, мы знаем, что он занял 29 человеко-недель. Похоже, ваша оценка в 27 человеко-недель оказалась оптимистичной на 2 недели, то есть ошибка составила 7 %. Моя оценка в 22 человеко-недели смещена на.
7 человеко-недель, ошибка 24 %. Похоже, вы выиграли, и я покупаю пиццу.
Кстати говоря, я хочу знать, из-за кого я «попал» на пиццу. Давайте посмотрим, какие из частичных оценок были самыми точными.
Несколько минут уходит на то, чтобы проанализировать величины относительной ошибки по всем оценкам и выписать данные на доску. Результат показан в табл. 10.2.
Группа: Ого, как интересно. Большинство наших индивидуальных оценок не были точнее вашей — почти все они содержали ошибку от 30 до 50 %. Наша средняя ошибка составляла 46 %, что гораздо больше, чем у вас. И все же паша общая ошибка составила всего 7 %, а ваша — 24 %.
Однако договор дороже денег. Хотя наши оценки были хуже вашей, пицца все равно с вас!.
Таблица 10.2. Примеры результатов оценок, полученных посредством декомпозиции
Функция
Оценка времени.
реализации.
(в человеко-неделях)
Фактический.
объем.
работы
Непосредствен ная ошибка
Величина.
относительной.
ошибки
Функция 1
1/5
3,0
-1/5
50%
Функция 2
4,5
2,5
2,0
80%
Функция 3
3
1/5
1,5
100 %
Функция 4
1
2,5
-1,5
60%
Функция 5
4
4,5
-0,5
11 %
Функция 6
6
4,5
1,5
33 %
Функция 7
2
3,0
-1/0
33%
Функция 8
1
1/5
-0,5
33 %
Функция 9
3
2,5
0,5
20 %
Функция 10
1,5
3,5
-2,0
57%
ИТОГО
27
29
-2
-
Среднее
-
-
-7%
46%
Каким-то образом итоговая оценка группы оказалась точнее вашей, хотя оценки по отдельным функциям были хуже. Как такое возможно?.
Закон больших чисел.
Оценка группы выиграла от статистического свойства, называемого законом больших чисел. Суть закона заключается в том, что при создании одной «большой» оценки ошибочные тенденции будут полностью сосредоточены на верхней или нижней стороне. Но если создать несколько меньших оценок, часть ошибок окажется с одной стороны, а часть — с другой. Ошибки до определенной степени компенсируют друг друга. В одрих случаях ваша группа недооценивала результат, но в других — переоценивала его, поэтому ошибка совокупной оценки составила всего 7 %. В вашей оценке все 24 % ошибок были сосредоточены с одной стороны.
Такой подход должен работать в теории, и исследования говорят о том. что он также работает на практике. Ледерер и Прасад обнаружили, что суммирование продолжительности подзадач отрицательно коррелнруется с превышениями сроков н объемов работ (Lederer and Prasad 1992).
СОВЕТ № 47 -.
Разбейте общую оценку на фрагменты, чтобы воспользоваться действием закона больших чисел: ошибки в сторону завышения и занижения до определенной степени компенсируют друг дата.
Насколько мелкими должны быть оцениваемые фрагменты?.
Ktvni взглянуть на ситуацию с точки зрения рис. 10.1, разработка программного обеспечения представляет собой постепенное сокращение масштаба пршпшаемых решений. В начале проекта вы принимаете решешш типа: «Какие основные области должна содержать эта программа?» Простое решение о включении или исключении одной области способно существенно сместить общий объем работ или сроки проекта в одну или другую сторону. При приближении к постановке требований высокого уровня вы принимаете большее количество решений о том, какие функции должны присутствовать или отсутствовать в проекте, но каждое из этих решений в среднем оказывает минимальное воздействие на общий результат проекта. При переходе к детализированным требованиям обычно приходится принимать сотни решений; одни из них имеют большие последствия, другие — меньшие, но в среднем их влияние оказывается гораздо меньшим, чем у решений, принимаемых на более ранней стадии проекта.
Рис. 10.1. Программные проекты обычно прогрессируют от крупномасштабных решений на начальной стадии к мелкомасштабным решениям в конце. Эта тенденция повышает роль оценок, получаемых с использованием декомпозиции, по мере развития проекта.
К тому моменту, когда вы сосредоточитесь на конструировании программы, масштаб принимаемых решений становится совсем малым: «Как спроектировать интерфейс этого класса? Как назвать эту переменную? Как организовать этот цикл?» И т. д. Эти решения по-прежнему играют важную роль, однако эффект любого отдельного решения получается локализованным по сравнению с крупными решениями, принимаемыми на исходном, концептуальном уровне.
Таким образом, разработка программного обеспечения представляет собой процесс постепенного уточнения требований, и чем дальше продвигается проект к завершению, тем более детализированными становятся оценки, полученные в результате декомпозиции. На ранней стадии проекта восходящая оценка может базироваться на функциональных областях. Позднее за основу берется оценка маркетинговых требований. Еще позднее используются подробные или технические требования. На завершающей стадии проекта можно использовать оценки уровня задач, предоставленные разработчиками и специалистами по тестированию.
Ограничения количества оцениваемых показателей имеют более практический, нежели теоретический смысл. На очень ранней стадии проекта бывает непросто получить достаточное количество подробной информации для создания детализированной оценки. На более поздних стадиях информации может оказаться слишком много. Чтобы закон больших чисел дал сколько-нибудь заметный выигрыш, потребуется от 5 до 10 элементов, но даже 5 элементов лучше, чем один.
10.2. Декомпозиция с использованием WBS.
Иногда невидимая работа скрывается в форме забытых аспектов проекта, иногда — в виде забытых задач. Декомпозиция проекта с применением структуры трудозатрат (WBS, Work Breakdown Structure) помогает сделать так, чтобы забытых задач не было. Кроме того, она помогает подрегулировать ваши представления о том, больше или меньше оцениваемый проект других, похожих прошлых проектов. Сравнение нового проекта со старым в каждой категории WBS поможет более четко различать относительную величину категорий.
В табл. 10.3 представлена обобщенная операционная структура WBS для программных проектов от малого до среднего размера. В левом столбце перечислены операции (планирование, постановка требований, программирование и т. д.), а в других столбцах — характер работы по каждой категории (создание, планирование, обзор и т. д.).
Таблица 10.3. Обобщенная организационная структура WBS
Категория
Созда¬.
ние
Планиро¬.
вание
Управ¬.
ление
Обзор
Дора¬.
ботка
Сообщение о дефектах
Общее управление
Планирование
Корпоративная деятельность (собрания, отпуска, выходные и т. д.)
Настройка конфигурации.
оборудования/программного.
обеспечения/сопровождение
Подготовка персонала
Технические/технологические.
процессы
Работа по требованиям
Координация с другими проектами
Управление изменениями
Макетирование пользовательского интерфейса
Проработка архитектуры
Подробное проектирование
Категория
Созда¬.
ние
Планиро¬.
вание
Управ¬.
ление
Обзор
Дора¬.
ботка
Сообщение о дефектах
Программирование
Приобретение компонентов
Автоматизированная сборка
Интеграция
Ручное тестирование системы
Автоматизированное тестирование системы
Выпуск программы (внутренние, альфа- и бета-версии, окончательный выпуск)
Документация (пользовательская и техническая)
Обобщенная структура WBS создается посредством объединения описаний столбцов с категориями. Самые распространенные комбинации отмечены в таблице точками.
WBS представляет в ваше распоряжение обширный список операций, которые стоит учитывать при создании оценки. Вероятно, вы захотите расширить список и включить в него несколько дополнительных элементов, относящихся к специфике разработки программного обеспечения в вашей организации. А может быть, некоторые из категорий WBS будут исключены — это вполне нормально, если решение принимается сознательно.
СОВЕТ № 48 -.
Используйте обобщенную структуру трудозатрат программных проектов (WBS), чтобы не забыть.
о типовых операциях.
10.3. Риск суммирования оценок для лучших и худших случаев.
Представьте, что вы составили подробный список задач. Вы тщательно оцениваете каждую задачу в списке, думая: «Возможно, у нас это и получится, если как следует постараться». После тщательного планирования вы усердно работаете над первой задачей и выдаете ее в срок. Во второй задаче возникают непредвиденные проблемы, но вы сидите допоздна и сдаете ее по графику. В третьей задаче появляется еще несколько проблем; в конце дня вы оставляете ее незавершенной, полагая, что завершите ее следующим утром. Но к концу следующего дня вам едва удается справиться с ней, а к той задаче, которую полагалось выполнять в этот день, вы даже не притронулись. К концу недели вы более чем на полную задачу отстаете от графика.
Что произошло? Вы ошиблись в оценках или просто недостаточно усердно работали?.
Осторожно: впереди математика!.
Ответ кроется в статистических тонкостях, возникающих при объединении отдельных оценок. Статистические тонкости? Да, нравится вам этот или нет, но чтобы понять, как избежать распространенных проблем построения сводных оценок по декомпозиционным оценкам задач или возможностей, нам придется немного заняться математикой.
Где произошел сбой?.
Чтобы понять, что случилось в предыдущем сценарии, давайте вернемся к сценарию, описанному в начале главы. Группа выдала точную оценку, однако точность ее точечных оценок была необычной. Более типичная попытка выдать оценку посредством декомпозиции не приведет к оценкам, представленным в табл. 10.1; скорее всего, полученные оценки будут выглядеть примерно так, как показано в табл. 10.4.
Таблица 10.4. Примеры более типичной, подверженной ошибкам попытки создания оценки посредством декомпозиции
Функция
Оценка времени реализации (в человеко-неделях)
Фактический объем работы
Функция i
1,6
3,0
Функция 2
1,8
2,5
Функция 3
2,0
1,5
Функция 4
0,8
2,5
Функция 5
3,8
4,5
Функция 6
3,8
4,5
Функция 7
2,2
3,0
Функция 8
0,8
1,5
Функция 9
1,6
2,5
Функция 10
1,6
3,5
итого
20,0
29,0
В этом примере точность 20-недельной оценки, полученной простым суммированием фрагментарных точечных оценок, оказывается хуже сводной оценки в 22 человеко-недели, предоставленной вами в этом сценарии. Как такое могло случиться?.
Корнем проблемы является сочетание проблемы «90 % уверенности», обсуждавшейся в главе 1, и проблемы необоснованного оптимизма из главы 4. Когда разработчика просят предоставить точечную оценку, он часто бессознательно выдает оценку для лучшего случая. Допустим, что каждая из оценок лучшего случая вероятна на 25 % (другими словами, вероятность того, что работа будет выполнена с указанным результатом или лучше, составляет всего 25 %). Шансы выдачи любой отдельной задачи в соответствии с оценкой лучшего случая невелики:.
1 из 4 (25 %). Однако шанс выдачи всех задач по графику стремится к нулю. Чтобы выдать вовремя первую и вторую задачи, необходимо уложиться в вероятность 1/4 в первой задаче, а потом сделать то же самое во второй. Со статистической точки зрения вероятности перемножаются, поэтому вероятность своевременного завершения обеих задач составит всего 1/16. Чтобы вычислить вероятность своевременного завершения всех 10 задач, необходимо перемножить 1/4 10 раз; результат составляет примерно 1/1 ООО ООО, или 0,000095 %. На уровне отдельных задач вероятность 1/4 выглядит неплохо, но объединенная вероятность губит программные проекты. Статистика объединения оценок для худших случаев выглядит аналогично.
Эти статистические аномалии образуют другую причину для определения нескольких оценок для лучшего, худшего, наиболее вероятного и ожидаемого случаев — см. главу 9. В табл. 10.5 показано, что может произойти, если попросить эти оценки у разработчиков, выдавших оценки из табл. 10.4, и вычислить по ним оценки для ожидаемого случая.
Таблица 10.5. Пример оценки, полученной посредством декомпозиции, с выделением лучшего, ожидаемого и худшего случаев
Функция
Недель на завершение
Лучший случай (вероятность 25 %)
Наиболее вероятный случай
Худший случай (вероятность 75 %)
Ожидаемый случай (вероятность 50 %)
Функция 1
1,6
2,0
3,0
2,10
Функция 2
1,8
2,5
4,0
2,63
Функция 3
2,0
3,0
4,2
3,03
Функция 4
0,8
1,2
1,6
1,20
Функция 5
3,8
4,5
5,2
4,50
Функция 6
3,8
5,0
6,0
4,97
Функция 7
2,2
2,4
3,4
2,53
Функция 8
0,8
1,2
2,2
1,30
Функция 9
1,6
2,5
3,0
2,43
Функция 10
1,6
4,0
6,0
3,93
ИТОГО
20,0
28,3
38,6
28,62
Как обычно, выясняется, что точечные оценки разработчиков из табл. 10.4 в действительности были оценками лучшего случая.
10.4. Создание осмысленных общих оценок для лучшего и худшего случаев.
Если для получения общих оценок лучшего и худшего случаев нельзя использовать суммирование, что же делать? В статистике часто используется одно стандартное приближение, в соответствии с которым 1/6 диапазона от минимума до максимума.
5 Зак. 893.
считается равной стандартному отклонению. Приближение основано на предположении, что минимум достигается с вероятностью 0,135 %, а максимум с вероятностью 99,86 % включает все возможные значения.
Вычисление сводных оценок лучшего и худшего случаев при малом количестве задач (упрощенная формула стандартного отклонения).
При малом количестве задач (10 и менее) оценки лучшего и худшего случаев могут базироваться на упрощенной формуле стандартного отклонения. Сначала раздельно суммируются оценки лучших и худших случаев, после чего по ним вычисляется стандартное отклонение по формуле:.
ФОРМУЛА №4 -.
СтандартноеОтклонение = (СуммаОценокХудшегоСлучая + СуммаОценокЛучшегоСлучая)/6.
Если взять 1/6 от диапазона между 20,0 и 38,6 из табл. 10.5, результат будет равен одному стандартному отклонению в распределении результатов данного проекта. Одна шестая разности составляет 3,1. Далее в зависимости от необходимой достоверности вычисляется статистически состоятельная оценка. В табл. 10.6 приведены формулы для ее вычисления.
Таблица 10.6. Вычисление достоверных оценок с использованием стандартного отклонения
Достоверность
Формула
2%
ОжидаемыйСлучай - (2 х СтандартноеОтклонение)
10%
ОжидаемыйСлучай - (1,28 х СтандартноеОтклонение)
16%
ОжидаемыйСлучай - (1 х СтандартноеОтклонение)
20%
ОжидаемыйСлучай - (0,84 х СтандартноеОтклонение)
25%
Ожидаемь!йСлучай - (0,67 х СтандартноеОтклонение)
30%
ОжидаемыйСлучай - (0,52 х СтандартноеОтклонение)
40%
ОжидаемыйСлучай - (0,25 х СтандартноеОтклонение)
50%
ОжидаемыйСлучай
60%
ОжидаемыйСлучай + (2х СтандартноеОтклонение)
70%
ОжидаемыйСлучай + (0,52 х СтандартноеОтклонение)
75%
ОжидаемыйСлучай + (0,67 х СтандартноеОтклонение)
80%
ОжидаемыйСлучай + (0,84 х СтандартноеОтклонение)
84%
ОжидаемыйСлучай + (1х СтандартноеОтклонение)
90%
ОжидаемыйСлучай + (1,28 х СтандартноеОтклонение)
98%
ОжидаемыйСлучай + (2х СтандартноеОтклонение)
Так, с применением этой методики статистически достоверная на 75 % оценка вычисляется по формуле ОжидаемыйСлучай (29 недель) + 0,67 х СтандартноеОтклонение, то есть 29 + (0,67 х 3,1), что составит 31 неделю.
Почему я назвал 31 неделю вместо 31,1? Потому что базовая оценка задачи имеет точность не более двух значащих цифр, не говоря уже о трех, так что относитесь к результатам трезво. Вероятно, в нашем примере оценка даже в 31 неделю приведет к завышению точности результата, и 30 может оказаться более содержательным числом.
СОВЕТ № 49 -.
Используйте упрощенную формулу стандартного отклонения для вычисления содержательных оценок лучшего и худшего случаев в проектах, состоящих из 10 и менее задач.
Вычисление сводных оценок лучшего и худшего случаев при большом количестве задач (сложная формула стандартного отклонения).
Если в проекте задействовано более 10 задач, формула стандартного отклонения в предыдущем разделе становится несостоятельной, и вам придется искать более сложное решение. Научный метод начинается с применения формулы стандартного отклонения к каждой из отдельных оценок (Stutzke 2005):.
ФОРМУЛА № 5 -.
ОтдельноеСтандартноеОтклонение = (ОтдельнаяОценкаХудшегоСлучая + Отдел ьнаяОцен каЛучшегоСлучая)/6.
По этой формуле вычисляется значение в столбце «Стандартное отклонение» в табл. 10.7. Затем по довольно сложным математическим формулам определяется стандартное отклонение сводной оценки.
1.
Вычислите стандартное отклонение для каждой задачи или функции по указанной формуле.
2.
Вычислите квадрат стандартного отклонения каждой задачи (эта величина, называемая дисперсией, приведена в правом столбце табл. 10.7).
3.
Просуммируйте дисперсии.
4.
Вычислите квадратный корень из суммы.
В таблице сумма дисперсий равна 1,22, а квадратный корень из нее равен 1,1; это значение и определяет стандартное отклонение сводной оценки.
СОВЕТ № 50 -.
Используйте сложную формулу стандартного отклонения для вычисления содержательных сводных оценок лучшего и худшего случаев в проектах, состоящих из 10 и более задач.
Вспомним, что стандартное отклонение, полученное предыдущим способом, составило 3,1. Новый подход дает ответ 1,10 при тех же данных — различия более чем заметные! Как такое может быть?.
Как выясняется, дело в различиях между четкостью и точностью. Проблема формулы (ОценкаХудшегоСлучая-ОценкаЛучшегоСлучая)/6 заключается в том, что с точки зрения статистики вы предполагаете, что человек, создавший оценки лучшего и худшего случаев, включил шестикратный диапазон стандартного.
отклонения от лучшего случая к худшему. Если бы это было правдой, диапазон оценки должен был учитывать 99,7 % всех возможных результатов. Другими словами, из 1000 оценок только три фактических результата будут выпадать за пределы оценочных диапазонов!.
Таблица 10.7. Пример вычисления стандартного отклонения по сложной формуле
Функция
Лучший случай
Недел!.
Худший случай
> на завершен*.
Стандартное.
отклонение
ie.
Дисперсия (квадрат стандартного отклонения)
Функция 1
1,6
3/0
0,233
0,054
Функция 2
1/8
4/0
0,367
0,134
Функция 3
2/0
4/2
0,367
0,134
Функция 4
0,8
1/6
0,133
0,018
Функция 5
3,8
5/2
0,233
0,054
Функция 6
3,8
6,0
0,367
0,134
Функция 7
2/2
3/4
0,200
0,040
Функция 8
0,8
2/2
0,233
0,054
Функция 9
1/6
3,0
0,233
0,054
Функция 10
1/6
6,0
0,733
0,538
ИТОГО
20,0
38,6
1/22
Стандартное
1/1
отклонение
Конечно, это совершенно смехотворное предположение. В нашем примере два результата из 10 вышли за пределы оценочных диапазонов. Как было показано в главе 1, 90%-я достоверность в представлении большинства людей в действительности ближе к 30%-й достоверности. После некоторой тренировки человек может научиться задавать диапазоны, содержащие правильное значение в 70 % случаев, но у оценщика нет даже малейшей возможности выдавать оценки с достоверностью 99,7 %.
В более реалистичном способе вычисления стандартного отклонения по лучшему и худшему случаю каждый отдельный диапазон делится на число, более близкое к 2, нежели к 6. С точки зрения статистики деление на 2 подразумевает, что диапазоны оценщика будут включать фактический результат в 68 % случаев; эта цель достигается практикой.
В табл. 10.8 представлены значения делителей в зависимости от процента фактических результатов, попадающих в ваши диапазоны оценки.
После этого число из таблицы включается в сложную формулу стандартного отклонения:.
ФОРМУЛА № 6 -.
ОтдельноеСтандартноеОтклонение = (ОтдельнаяОценкаХудшегоСлучая + ОтдельнаяОценкаЛучшегоСлучая)/ДелительИзТаблицы10_8.
Таблица 10.8. Делители, используемые при сложном вычислении стандартного отклонения
Если этот процент фактических результатов попадает в оценочный диапазон...
...Используйте это число в качестве делителя при вычислении стандартного отклонения отдельных оценок
10%
0,25
20%
0,51
30%
0,77
40%
1,0
50%
1/4
60%
1/7
70%
2,1
80%
2,6
90%
3,3
99,7 %
6,0
СОВЕТ № 51 -.
Не используйте деление диапазона между лучшим и худшим случаем на 6 при вычислении отклонений стандартных оценок. Выбирайте делитель в зависимости от точности диапазонов ваших оценок.
Создание сводных оценок для лучшего и худшего случаев.
В рассматриваемом нами сценарии фактические результаты группы попадали в диапазон от лучшего до худшего случая 8 раз из 10. Из табл. 10.9 следует, что группы с 80%-м попаданием должны использовать делитель 2,6. В табл. 10 показаны результаты пересчета стандартных отклонений, дисперсий и сводного стандартного отклонения после деления диапазонов на 2,6 вместо 6.
Таблица 10.9. Пример вычисления стандартного отклонения по сложной формуле
Функция
Недель на завершение
Лучший случай
Худший случай
Стандартное.
отклонение
Дисперсия (квадрат стандартного отклонения)
Функция 1
1,6
3/0
0,538
0,290
Функция 2
1,8
4/0
0,846
0,716
Функция 3
2,0
4,2
0,846
0,716
Функция 4
0,8
1/6
0,308
0,095
Функция 5
3,8
5/2
0,538
0,290
Функция 6
3,8
6,0
0,846
0,716
Функция 7
2/2
3/4
0,462
0,213
Функция 8
0,8
2/2
0,538
0,290
Функция 9
1/6
3/0
0,538
0,290
Функция 10
1/6
6,0
1,692
2,864
ИТОГО
20,0
38,6
6,48
Стандартное.
отклонение
2/55
Этот вариант дает для сводной оценки стандартное отклонение в 2,55 недели. Для вычисления достоверных оценок используется оценка ожидаемого случая в 28,6 недели из табл. 10.5 и множители из табл. 10.6. В результате будет получен набор достоверных оценок, показанных в табл. 10.10.
Таблица 10.10. Пример достоверных оценок, вычисленных по стандартному отклонению
Достоверность
Оценка объема работ
2%
23,5
10%
25,4
16%
26,1
20%
26,5
25%
26,9
30%
27,3
40%
28,0
50%
28,6
60%
29,3
70%
30,0
75%
30,3
80%
ы.
о.
00
84%
31,2
90%
31,8
98%
33,7
В зависимости от аудитории содержимое этой таблицы может подвергаться значительной правке. Тем не менее в некоторых ситуациях будет полезно указать, что хотя вычисление для лучшего случая дает оценку в 20 человеко-недель, вероятность преодоления порога в 23,5 недели составляет всего 2 %, а вероятность преодоления порога в 26,9 недели — 25 %.
Как обычно, перед представлением оценок следует учитывать их четкость — я обычно указываю 24 недели вместо 23,5 и 27 недель вместо 26,9.
Предупреждения по поводу достоверных оценок.
Общая проблема только что описанной методики заключается в том, что оценки общего случая должны быть точными — иначе говоря, они должны быть действительно вероятными на 50 %. Занижение в этих оценках должно встречаться с такой же частотой, как и завышение. Если обнаружится, что оценка завышается чаще, чем занижается, значит, оценка не является вероятной на 50 % и не может использоваться в ожидаемых случаях. Если ожидаемые случаи неточны, то и их сумма не будет точной.
В главе 9 представлены рекомендации для повышения точности отдельных оценок.
СОВЕТ № 52 -.
Направьте усилия на повышение точности оценок ожидаемого случая. Если отдельные оценки точны, то и их объединение не создаст проблем. С другой стороны, если отдельные оценки неточны, объединение станет возможным лишь после того, как вы найдете способ повысить их точность.

Популярные статьи

Свежие статьи