Cómo realizar un análisis cuantitativo de riesgos para el examen de certificación pmp
Video: Curso MOOC Introducción Certificación PMP-PMI - Módulo 4. Análisis cuantitativo de riesgos
Como usted debe saber para el examen de certificación PMP, el primer paso para cuantificar la incertidumbre es conseguir más información. Esto se hace generalmente a través de la investigación y entrevistando a expertos en la materia. Dado que el análisis cuantitativo del riesgo se asocia con los objetivos del cronograma y costos, se centran en esas estimaciones. Se presupone que desea recopilar las estimaciones de costos para determinar si un presupuesto de $ 2.5 millones de dólares es suficiente para un centro de cuidado de los niños.
Video: Análisis cualitativo y cuantitativo del riesgo
Estos son los pasos que debe seguir:
Revisar sus estimaciones de gastos y obtener un optimista, un pesimista, y una estimación más probable-para cada elemento PEP.
Resumiendo las estimaciones más optimistas, pesimistas, y lo más probable, para el proyecto en su conjunto.
Documentar sus supuestos, base de las estimaciones y justificación para cada conjunto de estimaciones.
Aplicar la ecuación PERT a las estimaciones.
Esto le da un costo esperado para cada elemento y el proyecto en su conjunto.
Utilizar el software para crear una distribución de probabilidad de los valores.
Comparar la suma de las estimaciones más probables con la suma de la estimación del valor esperado.
Video: 4 16 Curso MOOC Introducción Certificación PMP PMI Módulo 4 Análisis cualitativo de riesgos
El examen de PMP utilizará el PERT (Evaluación y Revisión de Programas Técnica) ecuación de la duración y la estimación de costos. Esa ecuación es
(Optimista + 4 (muy probablemente) + pesimista) / 6
Vas a encontrar casi siempre la suma de los más propensos a ser significativamente menor que la suma del valor esperado. Y debido a que el valor esperado es la cifra de probabilidad del 50%, descubrirá que su estimación “más probable” no es muy probable en absoluto!
Video: MOOC PMP 417 Analisis Cuantitativo Riesgos
Las tres curvas representan tres escenarios diferentes. La curva A indica que las estimaciones más optimistas y muy probablemente están muy juntas y que la estimación pesimista es significativamente mayor. La curva B indica que todos los tres valores se distribuyen de manera uniforme. La curva C indica que el valor optimista es significativamente menor que los valores más probables y pesimistas, que están muy juntos.
La curva A es una ocurrencia común, porque por lo general, el mejor de los casos y muy probablemente no están tan lejos. Sin embargo, si las cosas van mal, el peor de los casos puede ser muy malo! En la curva A, el valor esperado será más alto que el valor más probable.