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我正在寻找的东西非常简单:我想要一个工具来计算计算的,而不是基于置信区间估计的,发货日期给定一个任务列表,其中包含总估计和当前进度,而不会像我想要的那样引入进一步的不确定性从外部处理。

我希望它考虑工作日持续时间和用户输入的假期等。

我知道 Fogbugz 的 Evidence Base Scheduling 做的事情非常接近,但我希望它没有统计方面和相关的置信区间。我知道这是一个极大的简化,统计估计是 EBS 的本质,但我不是在这里寻找主观讨论,我只是希望能够在任何给定的情况下访问这个简单的信息(所谓的确切发货日期)项目期间的时间,而不必自己计算。

所以我正在寻找以下三件事之一:1)一种自定义 Fogbugz(6.0)的方法,以向我展示除置信区间之外我想要的信息 2)一种自定义 Fogbugz 以将估计不确定性设置为 0 3)另一种工具(免费) 这正是我想要的。

编辑:我所说的“假定准确”或“经过计算”,并不是指实际将要发生的事情,这确实是在试图预测未来。我的意思是关于输入的信息,以及它明显的不确定性。在这种情况下,我想对单个任务的估计应该更多地被视为支出限制或上限。我希望能够计算出的信息非常简单:如果一切都完全按照规定进行,那么它将带我们去哪里?然后,通过有关如何进行估计的信息,例如每个开发人员做出良好估计的能力,我可以推导出置信区间。EBS 会自动执行此操作,毫无疑问,这非常好,这就是我使用它的原因。我想要的是再获得一点点信息,

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FogBugz 将在 LIST 页面底部显示估计总和,标记为“总估计剩余时间”。这是估算的原始总和,没有任何 EBS 计算。

于 2009-03-13T23:04:39.073 回答
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你无法预测未来。因此,任何计算出的发货日期都只能是猜测。该猜测取决于进入其中的每个单独数字的置信区间。这是一个定义问题——即使你可能不喜欢它。

您可能希望有一个“100% 自信”的日期,但这样的事情(根据定义)不可能存在。除非您想要一个无限远的日期,否则您的不确定性不能为零。这是统计的本质:分布实际上是无限的,但数据更有可能聚集在平均值附近。

你唯一能做的就是选择一个非常大的置信区间(99.7%)。您可以随意忽略有关置信区间的支持性统计事实,并假装它的不确定性为零。出于所有实际目的,0.3% 的不确定性足够小,您不会对那个日期不满意。

然而,所有基于统计的未来预测都必须具有不确定性。这是一条法律。

于 2009-03-13T11:17:26.980 回答