Como executar uma análise quantitativa dos riscos para o Exame de Certificação PMP

Como você deve saber para o Exame de Certificação PMP, o primeiro passo para quantificar a incerteza é para obter mais informações. Isto é geralmente feito através de pesquisas e entrevistas com especialistas no assunto. Como a análise quantitativa de risco está associado com os objetivos do cronograma e de custos, concentrar-se nas estimativas. Suponha que você está reunindo estimativas de custo para determinar se um orçamento de US $ 2,5 milhão é suficiente para uma creche.

Aqui estão os passos que você tomaria:

1. Rever suas estimativas de custos e obter um otimista, um pessimista, e uma estimativa mais provável para cada elemento PEP.

2. Resumir as estimativas otimista, pessimista e mais prováveis ​​para o projeto como um todo.

3. Documentar suas hipóteses, com base em estimativas, e justificativa para cada conjunto de estimativas.

4. Aplicar a equação PERT com as estimativas.

   Isto dá-lhe um custo esperado para cada elemento e o projeto como um todo.

5. Use software para criar uma distribuição de probabilidade dos valores.

6. Comparar a soma das estimativas mais provável com a soma de a estimativa do valor esperado.

O exame PMP vai usar a equação da duração e estimativa de custos PERT (Programa de Avaliação e Revisão Técnica). Essa equação é

(Otimista + 4 (provavelmente) + pessimista) / 6

Você vai encontrar quase sempre a soma do maior probabilidade de ser significativamente menor do que a soma do valor esperado. E porque o valor esperado é a figura probabilidade de 50%, você vai descobrir que o seu # 147 mais provável # 148- estimativa não é muito provável que em tudo!

As três curvas representam três diferentes cenários. A curva A indica que as estimativas otimistas e mais prováveis ​​são próximas umas das outras e que a estimativa pessimista é significativamente maior. A curva B indica que todos os três valores estão uniformemente distribuídas. Curva C indica que o valor optimista é significativamente menor do que os valores mais prováveis ​​e pessimistas, que são próximas umas das outras.

A curva A é uma ocorrência comum porque geralmente, o melhor cenário e, provavelmente, não são assim tão longe. No entanto, se as coisas realmente vão mal, o pior cenário pode ser muito ruim! Na Curva A, o seu valor esperado será maior do que o seu valor mais provável.