2

プロジェクト中に1年間の見積もりを観察したところ、証拠に基づくスケジューリングがここで機能するかどうか疑問に思う奇妙なことがいくつか見つかりました。

  • 個々のプログラマーは好きな数を持っているようです（例：2、4、8、16、30時間）
  • 大きなタスクは修正値（約2）によって過小評価されているように見えますが、ここでは標準偏差が低くなっています
  • 小さなタスク（1時間または2時間）は完全に分散されています。平均して、それらの平均過小評価係数は2ですが、標準偏差は高くなっています。
    • 約5分のスペルの問題は1時間で推定されます
    • 他のバグ修正も1時間と見積もられていますが、1日かかります

では、見積もり中にプログラマーが30時間のタスクを4時間または2時間のステップに分割できるようにするのは本当に良い考えですか？これで標準偏差が上がりませんか？（わかりました、彼らにそれを分解させてください-しかし、おそらく見積もりの​​後？！）

4

4 に答える 4

6
  • はい、あなたの観察はまさにEBSが解決するように設計された種類の問題です。
  • はい、より大きなタスクを分割することが重要です。多かれ少なかれ、1〜2日のタスクを撮影します。
    • 2時間以内と見積もられている場合は、それらをグループ化することが理にかなっているかどうかを確認してください。（そうではないかもしれません-それは大丈夫です！）
    • 3日以上と推定されるタスクがある場合は、それらを細かく分割する方法があるかどうかを確認してください。あるはずです。見積もり担当者が「ない」と言った場合は、その主張を弁護させます。タスクが実際には3日しかかからないことが判明した場合は問題ありませんが、これらが多ければ多いほど、鏡をよく見て、人々がシステムをゲームしていないかどうかを確認する必要があります。
    • 4日と5日の見積もりを、3日の見積もりの​​2倍と4倍悪いものとして数えます。何かが5日以上かかり、それを分解できないと言う人は誰でも、問題とそれを分解する方法について4時間かけて考えてほしいと伝えてください。覚えておいてください、それはタスクです、ところで。
  • あなたとあなたのチームがこれを実践するにつれて、あなたは見積もりが上手になるでしょう。
  • ...また、失敗のパターンを認識し始め、解決策が現れます。
  • エビデンスベースのスケジューリングのポイントは、野蛮な推測のコレクションではなく、エビデンスをスケジュールの基礎として使用することです。それは良いことです...！
于 2008-11-18T23:36:33.753 に答える
1

いい考えだと思います。人々がタスクを分解するとき-彼らはタスクの詳細を理解します、あなたはあちこちで小さな逸脱を得るかもしれません、この方法または他の方法で、彼らは補償するかもしれません...しかしあなたは何が起こっているのかを感じます。30時間の巨大なタスクがある場合、100すべてかかる可能性があります。これは発生する可能性のある最悪の事態です。リスクを管理します-分割します。あなたはすでにこれらの小さな偏差を理解しています-あなたはそれらをどうするかを知っています。

したがって、開発者も自分が何をして何を言っているかを知っていることを確認してください:)

于 2008-11-18T23:33:13.620 に答える
0

「では、見積もりの​​際にプログラマーに 30 時間のタスクを 4 時間または 2 時間のステップに分解させるのは本当に良い考えでしょうか? これにより標準偏差が上がりませんか? (わかりました、彼らに分解させてください。しかしおそらく後で見積もり？！）」

確かに、この質問はまったくわかりません。

あなたが言っているように聞こえます (あなたはこれを言っていないかもしれませんが、確かにそのように聞こえます)

  1. プログラマーはまったく見積もることができません。数値は常に「魔法の」値に丸められ、2 倍に切り捨てられます。

  2. 私は、彼らが作業を定義し、作業にかかる時間を見積もることを信用できません。

  3. タスクを実行するのに必要な時間の正確な見積もりを知っているのは私だけです。これは、丸 1/2 日倍数ではありません。正確な分数です。

これが私のフォローアップの質問です：

何を言っている？何ができないの？どのような問題がありますか? プログラマーの見積もりが悪いのはなぜだと思いますか? なぜ彼らは見積もりを信頼できないのですか？

あなたの発言から、何も壊れていません。あなたはその計画を計画し、実行することができます。あなたは完全に成功し、素晴らしい仕事をしたと思います。

于 2008-11-19T00:03:28.037 に答える
0

わかりました、私は答えを持っています。はい、その通りであり、私が行った観察 (質問を参照) は完全に理解できます。確かに、私が推測していたことを確認するために、小さな Excel シミュレーションを作成しました。

標準偏差の高い複数の小さなタスクを大きなタスクに追加すると、小さなタスクが不確実性を部分的に補償するため、偏差が低くなります。

答えは次のとおりです。はい、タスクを分解して、ほぼ同じ長さになるようにすれば、うまくいきます。これは、シミュレーションがより大きなタスクの補正を自動的に行うためです。小さいタスクでは、標準偏差が高くなることを心配する必要はありません。

しかし、見積もりの​​低いタスクと見積もりの​​高いタスクを混同してはいけないと確信しています。

したがって、それらを分解することは常に良いことです。:)

私が作ったExcelシミュレーション：

  • これらの列で 50 行を作成します。
    • 最初 - 固定値 2 (非常に均質な推定)
    • いくつかのランダム関数を含む 20 列 (例: "=rand()*rand()*20")
  • 各列の合計を作成する
  • ランダム列ごとに「=VARIANCE(..)」を追加
  • 合計の分散計算を追加します

シミュレーションの各列の分散は約 2 ～ 3 で、合計の分散は 1 未満でした。

于 2008-11-19T10:26:24.160 に答える