Cenários quantitativos de análise de risco, modelagem e simulações para o exame de certificação pmp

Você precisa saber algumas técnicas de análise de risco quantitativos para o Exame de Certificação PMP. Também é uma boa idéia para se familiarizar com as seguintes definições para entender completamente a análise de risco quantitativa.

Análise sensitiva. A análise de risco quantitativa e técnica de modelagem utilizado para ajudar a determinar quais os riscos têm o maior impacto potencial no projeto. Ele examina a medida em que a incerteza de cada elemento do projeto afeta o objetivo que está sendo examinado quando todos os outros elementos incertos são mantidos em seus valores iniciais. O visor típico de resultados está na forma de um diagrama de tornado.

Análise monetária Valor (EMV) esperada. A técnica estatística que calcula o resultado médio quando o futuro inclui cenários que podem ou não ocorrer. Um uso comum desta técnica é dentro análise da árvore de decisão.

análise de decisão árvore. Uma técnica de diagramação e de cálculo para avaliar as implicações de uma cadeia de múltiplas opções na presença de incerteza.

Simulação. A simulação utiliza um modelo de projeto que traduz as incertezas especificadas em um nível detalhado em seu potencial impacto sobre os objetivos que são expressos no nível do projeto total. simulações de projetos usar modelos de computador e estimativas de risco, geralmente expressa como uma distribuição de probabilidade de possíveis custos ou durações em um nível de trabalho detalhado, e normalmente são realizados usando análise de Monte Carlo.

Análise sensitiva

Você usa uma análise de sensibilidade para ver quais variáveis ​​têm maior impacto sobre um objetivo do projeto. Você pode desenvolver what-if modelos ou simulações para ver o impacto de um risco em qualquer orçamento ou a programação. Muitas vezes, os resultados são representados graficamente em um diagrama de tornado.

Um diagrama de furacão tem as seguintes características:

• Quanto maior a barra, mais sensível objetivo do projeto é o risco.

• Os riscos são apresentados em ordem decrescente, com o maior impacto sobre a parte superior e o menor impacto na parte inferior.

• Ele permite que a equipe para se concentrar nos riscos com maior impacto em um objetivo do projeto.

Um diagrama de tornado não é a única maneira que você pode exibir informações, mas é uma escolha comum.

Valor Monetário Esperado (EMV)

Para determinar o valor monetário esperado de um risco ou uma decisão, faça o seguinte:

Identificar os cenários que poderiam ocorrer.

Note-se que nenhum dos cenários pode ocorrer: Você está simplesmente tentando obter um resultado médio dada a incerteza do ambiente.

Se você comprar o software ready-made, porém, você tem riscos relacionados com a personalização. Há uma chance de 60% que você terá que fazer apenas um pouco de personalização, o que elevaria o custo total para US $ 152.000. E há uma chance de 40% que você vai ter que fazer um monte de personalização, o que elevaria o custo total para US $ 188.000. Para calcular o valor esperado, adicione os valores de cada alternativa.

Sua decisão seria a compra de software porque o custo é menor. Como você pode ver, EMV pode ser calculada facilmente em uma planilha ou uma tabela. Mais frequentemente, ele é exibido como uma árvore de decisão.

árvore de decisão

Aqui é a mesma informação, mas é representado graficamente.

Uma árvore de decisão é uma maneira simples de obter uma exibição visual da incerteza e as várias opções de decisão para os riscos do projeto.

Simulação

A maioria das simulações de risco usar o software para executar milhares de possíveis iterações e chegar a uma distribuição de probabilidade dos resultados. Aqui estão os passos envolvidos.

1. Comece com várias estimativas (otimista, pessimista e mais provável) para cada pacote de trabalho e inseri-los no software.

   Video: Mudanças Exame PMP 2015/2016

   Suponha estimativas de duração para o nosso exemplo.

2. Digite o número de iterações você deseja que o software seja executado.

   Normalmente, 1,000-5,000 é suficiente sem se tornar um exagero.

3. Executar a simulação.

   O computador leva valores aleatórios a partir do intervalo de estimativas de duração para cada pacote de trabalho e produz uma distribuição de probabilidade.

4. Analisar a informação.

   Os dados mostram a probabilidade de atingir um alvo agenda particular e dizer-lhe quanto tempo você precisa para alcançar 80% de confiança.

Simulação de Monte Carlo. Um processo que gera centenas ou milhares de resultados de desempenho prováveis ​​baseadas em distribuições de probabilidade de custo e programação em tarefas individuais. Os resultados são então usados ​​para gerar uma distribuição de probabilidade para o projeto como um todo.

• O eixo dos x mostra o tempo total em dias. Para este exemplo, o intervalo de duração é de 23-37 dias.

• O eixo dos Y à esquerda mostra o número de ocorrências de uma duração total específica ocorreram. Você usa este eixo com as barras que indicam o número de vezes que a simulação mostrou a duração de um número específico de dias. Raramente foi a duração de 23 dias ou 27 dias. Havia mais de 140 casos, quando a duração foi de 30 dias.

• O eixo dos Y à direita mostra a probabilidade cumulativa que uma duração cumulativa vai ocorrer. Use isto com a linha que indica a probabilidade cumulativa a duração total irá entrar em ou sob um período de tempo especificado.

  Você pode ver a linha cruza a barra para 30 dias no ponto de probabilidade de 50%. Esta é a duração esperada: 50% do tempo, a duração será maior do que 30 dias- 50% do tempo, será menos do que 30 dias.

Se você estivesse usando essas informações para determinar a quantidade de tempo que você precisava para o trabalho e você queria uma classificação de confiança de 80%, você deve selecionar 32 dias.