Риск суммирования оценок для лучших и худших случаев

Представьте, что вы составили подробный список задач. Вы тщательно оцениваете каждую задачу в списке, думая: «Возможно, у нас это и получится, если как следует постараться». После тщательного планирования вы усердно работаете над первой задачей и выдаете ее в срок.

Что произошло? Вы ошиблись в оценках или просто недостаточно усердно работали?

Осторожно: впереди математика!

Ответ кроется в статистических тонкостях, возникающих при объединении отдельных оценок. Статистические тонкости? Да, нравится вам этот или нет, но чтобы понять, как избежать распространенных проблем построения сводных оценок по декомпозиционным оценкам задач или возможностей, нам придется немного заняться математикой.

Где произошел сбой?

Чтобы понять, что случилось в предыдущем сценарии, давайте вернемся к сценарию, описанному в начале главы. Группа выдала точную оценку, однако точность ее точечных оценок была необычной. Более типичная попытка выдать оценку посредством декомпозиции не приведет к оценкам, представленным в табл. 10.1; скорее всего, полученные оценки будут выглядеть примерно так, как показано в табл. 10.4.

Таблица 10.4. Примеры более типичной, подверженной ошибкам попытки создания оценки посредством декомпозиции

В этом примере точность 20-недельной оценки, полученной простым суммированием фрагментарных точечных оценок, оказывается хуже сводной оценки в 22 человеко-недели, предоставленной вами в этом сценарии.

Корнем проблемы является сочетание проблемы «90 % уверенности», обсуждавшейся в главе 1, и проблемы необоснованного оптимизма из главы 4. Когда разработчика просят предоставить точечную оценку, он часто бессознательно выдает оценку для лучшего случая. Допустим, что каждая из оценок лучшего случая вероятна на 25 % (другими словами, вероятность того, что работа будет выполнена с указанным результатом или лучше, составляет всего 25 %). Шансы выдачи любой отдельной задачи в соответствии с оценкой лучшего случая невелики: из 4 (25 %). Однако шанс выдачи всех задач по графику стремится к нулю. Чтобы выдать вовремя первую и вторую задачи, необходимо уложиться в вероятность 1/4 в первой задаче, а потом сделать то же самое во второй. Со статистической точки зрения вероятности перемножаются, поэтому вероятность своевременного завершения обеих задач составит всего 1/16. Чтобы вычислить вероятность своевременного завершения всех 10 задач, необходимо перемножить 1/4 10 раз; результат составляет примерно 1/1 ООО ООО, или 0,000095 %. На уровне отдельных задач вероятность 1/4 выглядит неплохо, но объединенная вероятность губит программные проекты. Статистика объединения оценок для худших случаев выглядит аналогично.

Эти статистические аномалии образуют другую причину для определения нескольких оценок для лучшего, худшего, наиболее вероятного и ожидаемого случаев — см. главу 9. В табл. 10.5 показано, что может произойти, если попросить эти оценки у разработчиков, выдавших оценки из табл. 10.4, и вычислить по ним оценки для ожидаемого случая.

Таблица 10.5. Пример оценки, полученной посредством декомпозиции, с выделением лучшего, ожидаемого и худшего случаев

Как обычно, выясняется, что точечные оценки разработчиков из табл.