Estatísticas básicas que você deve saber para o exame de certificação pmp

Para o Exame de Certificação PMP, você precisa saber alguma terminologia, medidas e conceitos na distribuição. Primeiro, olhe para algumas definições. Então, dê uma olhada em algumas estatísticas básicas.

Distribuição de probabilidade. Uma representação matemática ou gráfico que representa a probabilidade de resultados diferentes a partir de um evento de probabilidade.

Distribuição normal. O sino em forma freqüentemente encontradas Distribuição pela média, mediana e moda são o mesmo valor. Também conhecido como um curva de sino ou um distribuição de Gauss.

Distribuição cumulativa. Um modo para fazer o gráfico qualquer distribuição para mostrar a probabilidade de que vai ser atingido um determinado valor e menos (ou mais).

Significar. Também chamado o valor esperado, a média é a média de todos os pontos de dados. Média pode ser calculada como uma média simples ou de uma média ponderada, com base em um tipo específico de distribuição de probabilidade, ou utilizando uma simulação.

Mediana. O ponto da distribuição, onde 50% dos resultados estão acima do valor, e 50% dos resultados são abaixo do valor.

Modo. O ponto de dados mais frequente.

distribuição triangular. Uma distribuição contínua, que é calculada por meio de três variáveis ​​discretas ou dados de pontos: otimista pessimista, e provavelmente. Eles não são ponderados no cálculo da média.

distribuição PERT. A distribuição contínua é calculada por meio de três variáveis ​​discretas: otimista pessimista, e provavelmente, das quais provavelmente é ponderado em calcular a média.

Para o exame, a todas as questões são baseadas em uma distribuição normal. Aqui é uma curva de distribuição normal.

Em uma distribuição normal, a média, mediana e moda são todos iguais. Esse é o ponto mais alto da curva. Para uma distribuição normal, você está olhando para dois aspectos: a média eo desvio-padrão. desvio padrão representa a distância que um dado ponto é a partir da média. É também chamado de sigma, ou s. Aqui está uma definição mais técnica:

Desvio padrão. Uma medida da gama de resultados, a diferença média do valor médio, calculado como a raiz quadrada da variância. O símbolo para o desvio padrão é σ.

A equação básica para calcular o desvio padrão é

Para efeitos do exame PMP, você pode usar um atalho. Ele funciona apenas para distribuições normais, mas porque isso é tudo o exame PMP usa, você deve estar bem. O atalho é

(Pessimista - otimista) / 6

Basicamente, a média mostra a altura da curva, e o desvio padrão determina a largura da curva. Uma curva estreita tem um desvio padrão relativamente baixo. Uma distribuição mais plana tem uma relativamente maior desvio padrão.

Aqui está uma ampla distribuição.

Geralmente, as medições são avaliados pelo número de desvios padrão que são a partir da média. Em uma distribuição normal

• 68,3% dos pontos de dados enquadram-se dentro de um desvio padrão.

• 95,5% dos pontos de dados cair dentro de 2 desvios-padrão.

• 99,7% dos pontos de dados caem dentro de 3 desvios padrão.

Assim, para uma distribuição normal, quase todos os valores encontram-se dentro de 3 desvios padrão da média.

Esta informação é necessária para qualidade, custo-estimativa, duração, estimativa, e questões de risco no exame PMP. Aqui está um exemplo rápido sobre a qualidade do projeto onde você está revendo a qualidade das estimativas de duração.

Um membro da equipe estima que a tarefa A provavelmente será concluída em 30 dias. O melhor cenário é que ele poderia ser concluído em 24 dias, e o pior cenário é que ele levaria 36 dias. Você gostaria estimativas para conclusão prevista. Com base nessas informações, você quer saber a resposta a esta pergunta:

Qual é a probabilidade de que você vai terminar a tarefa em 28-32 dias?

Para responder a esta pergunta, siga os seguintes passos:

1. Calcule a média (valor esperado), usando a equação de distribuição PERT.

   (24 + 4 (30) + 36) / 6 = 30

2. Calcular o desvio padrão, utilizando a fórmula curto.

   (36-24) / 6 = 2

3. Adicionar e subtrair o valor do desvio padrão para e a partir da média.

   +/ -1σé 28-32 dias, o que representa 68%.

   Assim, você pode confiantemente estimar uma chance de 68% que a atividade será concluída dentro de 28-32 dias.

Aqui está mais uma peça de informação que você precisa saber: distribuição cumulativa. Em uma distribuição cumulativa, você verá o seguinte:

• 0,15% dos pontos de dados enquadram-se entre 0 e -3σfrom a média.

• 2,25% dos pontos de dados enquadram-se entre 0 e -2σfrom a média.

• 16% dos pontos de dados enquadram-se entre 0 e -1σa partir da média.

• 84% dos pontos de dados enquadram-se entre 0 e + 1σfrom a média.

• 97,75% dos pontos de dados cair entre 0 e + 2σfrom da média.

• 99,85% dos pontos de dados cair entre 0 e + 3σfrom da média.

Usando a mesma pergunta, calcular a probabilidade de acabamento em 32 dias ou menos.

Esta questão, porém, está perguntando sobre a probabilidade cumulativa de todos os valores de 32 dias ou menos. No Passo 1 da lista anterior, a média foi de 30 dias. O desvio padrão foi de 2. Siga estes passos para resolver o problema:

1. 30 dias (a média) + 1O (2 dias) = ​​32 dias.

2. Olhando para as informações anteriores, você pode ver que 84% dos resultados cair entre 0 e + 1ófrom da média.

Portanto, você pode confiantemente estimar uma probabilidade de 84% que a tarefa será concluída em 32 dias ou menos.

Porque 68% de todos os resultados são +/- 1σfrom a média, se você está tentando determinar o percentual que é apenas + 1σor apenas -1 σ, você dividir 68% por 2 para obter 34%. Para obter a distribuição cumulativa, você começa com a média de 50% e adicionar 34% para mostrar o valor acumulado para +1 σ:

50% + (68% / 2) = 84%

Você pode subtrair 34% para obter o valor acumulado para -1 σ:

50% - (68% / 2) = 16%

Você segue o mesmo método para 2σ usando 95,5% dividido por 2, e para 3σusing 99,7% dividido por 2.