Las estadísticas básicas que usted debe saber para el examen de certificación PMP

Para el examen de certificación PMP, necesitará saber algo de terminología, medidas y conceptos en la distribución. En primer lugar, mirar a algunas definiciones. A continuación, echar un vistazo a algunas estadísticas básicas.

Distribución de probabilidad. Una representación matemática o gráfica que representa la probabilidad de diferentes resultados a partir de un suceso fortuito.

Distribución normal. La forma de campana distribución- la media, la mediana y la moda encontrado con frecuencia son el mismo valor. También conocido como curva de campana o una distribución gaussiana.

Distribución acumulativa. Una manera de representar gráficamente cualquier distribución para mostrar la probabilidad de que se logrará un valor dado y menos (o más).

Media. También llamado el valor esperado, la media es el promedio de todos los puntos de datos. Media puede ser calculada como un promedio simple o un promedio ponderado, basado en un tipo específico de distribución de probabilidad, o mediante el uso de una simulación.

Mediana. El punto en la distribución donde el 50% de los resultados están por encima del valor, y el 50% de los resultados son inferiores al valor.

Modo. El punto de datos más frecuente.

distribución triangular. Una distribución continua que se calcula mediante el uso de tres variables o de datos discretos puntos: optimista pesimista, y más probable. No se ponderan en el cálculo de la media.

distribución PERT. Una distribución continua se calcula mediante el uso de tres variables discretas: optimista pesimista, y más probable, de los cuales más probable se pondera en el cálculo de la media.

Video: Tema 1 Introducción a la certificación PMP

Para el examen, todas las preguntas se basan en una distribución normal. Aquí es una curva de distribución normal.

En una distribución normal, la media, la mediana y la moda son todos iguales. Ese es el punto más alto de la curva. Para una distribución normal, lo que buscas en dos aspectos: la media y la desviación estándar. La desviación estándar representa la distancia de un punto dado es de la media. También se le llama sigma, o s. He aquí una definición más técnica:

desviación estándar. Una medida de la gama de resultados, la diferencia promedio de la media, calculada como la raíz cuadrada de la varianza. El símbolo para la desviación estándar es σ.

La ecuación básica para el cálculo de la desviación estándar es de

A los efectos del examen de PMP, puede utilizar un acceso directo. Sólo funciona para las distribuciones normales, sino porque eso es todo lo utiliza el examen de PMP, que debería estar bien. El acceso directo es

(Pesimista - optimista) / 6

Básicamente, la media muestra la altura de la curva, y la desviación estándar determina la anchura de la curva. Una curva estrecha tiene una desviación estándar relativamente baja. Una distribución más plana tiene una relativamente mayor desviación estándar.

Aquí está una amplia distribución.

Generalmente, las mediciones se evaluaron por el número de desviaciones estándar que son de la media. En una distribución normal

68,3% de los puntos de datos caen dentro de 1 desviación estándar.
95,5% de los puntos de datos caen dentro de 2 desviaciones estándar.
99,7% de los puntos de datos caen dentro de 3 desviaciones estándar.

Por lo tanto, para una distribución normal, casi todos los valores se encuentran dentro de 3 desviaciones estándar de la media.

Esta información es necesaria para la calidad, la estimación de costos, duración, estimación, y las cuestiones de riesgo en el examen de PMP. Aquí hay un ejemplo rápido sobre la calidad del proyecto, donde se está revisando la calidad de las estimaciones de duración.

Un miembro del equipo estima que la tarea A más probable es que estará terminado en 30 días. El mejor de los casos es que podría estar terminado en 24 días, y el peor de los casos es que se tardaría 36 días. ¿Le gustaría estimaciones de finalización prevista. Sobre la base de esta información, usted quiere saber la respuesta a esta pregunta:

¿Cuál es la probabilidad de que va a terminar la tarea en 28-32 días?

Para responder a esta pregunta, tome las siguientes medidas:

Calcular la media (valor esperado) mediante el uso de la ecuación de distribución PERT.
(24 + 4 (30) + 36) / 6 = 30
Calcular la desviación estándar usando la fórmula corto.
(36 - 24) / 6 = 2
Sumar y restar el valor de la desviación estándar desde y hacia la media.
+/ -1σes 28-32 días, lo que representa 68%.
Por lo tanto, se puede estimar de forma fiable una posibilidad del 68% que la actividad estará terminado dentro de 28-32 días.

Aquí es una pieza más de la información que necesita saber: distribución acumulativa. En una distribución acumulativa, verá lo siguiente:

0,15% de los puntos de datos caen entre 0 y -3σfrom la media.
2,25% de los puntos de datos caen entre 0 y -2σfrom la media.
16% de los puntos de datos caen entre 0 y -1σde la media.
84% de los puntos de datos caen entre 0 y + 1σfrom la media.
97,75% de los puntos de datos caen entre 0 y + 2σfrom la media.
99,85% de los puntos de datos caen entre 0 y + 3σfrom la media.

Usando la misma pregunta, se calcula la probabilidad de terminar en 32 días o menos.

Esta pregunta, sin embargo, está preguntando por la probabilidad acumulada de todos los valores de 32 días o menos. En la Etapa 1 de la lista anterior, la media fue de 30 días. La desviación estándar fue de 2. Tome estos pasos para resolver el problema:

30 días (la media) + 1O (2 días) = 32 días.
En cuanto a la información anterior, se puede ver que el 84% de los resultados se sitúan entre 0 y + 1ófrom la media.

Por lo tanto, se puede estimar de forma fiable una posibilidad del 84% que la tarea se terminará en 32 días o menos.

Debido a que el 68% de todos los resultados son la media +/- 1σfrom, si usted está tratando de determinar el porcentaje que es sólo + 1σor simplemente -1 σ, se divide 68% por 2 para obtener el 34%. Para obtener la distribución acumulada, se empieza con la media de 50% y 34% agrega para mostrar el valor acumulado de +1 σ:

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

Puede restar 34% para obtener el valor acumulado de -1 σ:

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

Se sigue el mismo método para el uso de 2σ 95,5% dividido por 2, y para 3σusing 99,7% dividido por 2.