Come eseguire un'analisi quantitativa del rischio per l'esame di certificazione PMP

Come si dovrebbe sapere per l'esame di certificazione PMP, il primo passo per quantificare l'incertezza è quello di ottenere ulteriori informazioni. Questo è generalmente fatto tramite la ricerca e intervistando esperti in materia. Poiché l'analisi quantitativa del rischio è associato con gli obiettivi di pianificazione e di costo, si concentrerà su tali stime. Si supponga che si sta raccogliendo le stime dei costi per determinare se un budget di 2,5 milioni dollari è sufficiente per un centro di assistenza all'infanzia.

Ecco i passi che avrebbe preso:

  1. Rivisita le stime dei costi e ottenere un ottimista, un pessimista, e una stima più probabile per ogni elemento WBS.
  2. Sommare le stime ottimistiche, pessimistiche, e più probabile per il progetto nel suo complesso.
  3. Documentare i presupposti, base di stime, e le motivazioni per ogni set di stime.
  4. Applicare l'equazione PERT alle stime.

    Questo vi dà un costo previsto per ciascun elemento e il progetto nel suo complesso.
  5. Utilizzare il software per creare una distribuzione di probabilità dei valori.
  6. Confrontare la somma delle stime più probabili con la somma della stima del valore atteso.

L'esame PMP utilizzerà il PERT (Program Evaluation Tecnica e Review) equazione sulla durata e la stima dei costi. Tale equazione è

(Ottimista + 4 (più probabile) + pessimista) / 6

Potrai quasi sempre a trovare la somma dei più probabilità di essere significativamente inferiore alla somma del valore atteso. E poiché il valore atteso è la figura probabilità del 50%, scoprirete che la vostra stima "molto probabilmente" non è molto probabile che a tutti!

Come eseguire un'analisi quantitativa del rischio per l'esame di certificazione PMP

Le tre curve rappresentano tre diversi scenari. Curva A indica che le stime ottimistiche e più probabili sono vicini e che la stima pessimistica è significativamente maggiore. Curva B indica che tutti e tre i valori sono equamente distribuiti. Curva C indica che il valore ottimistica è significativamente inferiore ai valori più probabili e pessimistiche, che sono ravvicinati.

Curva A è un evento comune, perché in genere, la migliore delle ipotesi e molto probabilmente non sono così lontani. Tuttavia, se le cose vanno male davvero, la peggiore delle ipotesi può essere davvero male! In curva A, il tuo valore atteso sarà superiore al vostro valore più probabile.