Обсуждение

на 6:40 вы показываете слайд. на нем в одной колонке качественная характеристика (крупный, средний), в другом оценка рисков в процентах. Возьмем например, эти 92 процента. Что значит эта цифра? а может оно быть 93? а 94? вы несколько раз в выступлении произносите эти цифры до второго знака, не поправляясь и не оговариваясь. То есть, дело не в том, что вы просто схватили удобный слайд в спешке. Да, может быть, эта цифра взята из статьи, основанной на фактическом материале. Может быть, там они определяют численно что имеется ввиду под "крупным проектом". И в таком случае говорить о втором знаке как выводе бессмысленно. Понимание порядка величин и обсуждаемой точности это самый первый, самый базовый навык любого инженера. По-хорошему, он бывает приобретен уже в школе, на физических задачах. Районный физолимпиадник самого забытого города-стотысячника скривится от подобных вещей. я не знаю какой вы специалист по системной инженерии. но, я уверен, после такого любой человек с минимальным опытом количественного анализа реальных проблем и здравой головой поостерегется доверить вам бюджет проекта пылесоса, не говоря уж о проектах, от которых зависят жизни.

Меня самого не волнуют точные цифры в таких оценках, а только грубое сравнение, но я не хочу перевирать первоисточник (вот он, кстати -- http://csse.usc.edu/csse/TECHRPTS/2008/usc-csse-2008-808/usc-csse-2008-808.pdf, и авторам этого первоисточника доверяли проекты уж явно покруче, чем в тут о них написали). Мои претензии даже не к точности этих оценок, а к самой сути этих методов оценки я писал еще в январе 2009г. (http://ailev.livejournal.com/656619.html). А вам таки желаю потренироваться на пылесосах, чтобы потом иметь шанс сравниться с по крутости ваших оценок с Barry Boehm, Ricardo Valerdi и Eric Honour.

Слушайте, все ещё серьезней, вы даже не понимаете о чем я говорю. Это же самые элементарные вещи. Вот вам чтоли Доверительный интервал проверка статгипотез В статье они все пишут вполне грамотно и корректно. Прочитайте абстракт внимательно. Посчитанный индекс для выборки 161 проекта из какой-то там базы был 18 в одном пределе 92 в другом. Это конкретное вычисление. Открываем выводы. Ваша табличка не часть вывода статьи, это "внутренние" результаты индекса для конкретной выборки. В первом же пункте утвердается диапазон от 18 процентов до 92х. Это полученный диапазон, 92 это верхний предел оценки, а не какая-то физическая величина. Обратите внимание на следующие пункты выводов. Мультипликация на 8:1, не 8.234? Все факторы роста округлены до кратности 5% ("excess 15%", не 17.345), это концепт "significant digits", буквально самое первое понятие в североамериканском curriculum, PHYS101. Они понимают, что делают, все делают грамотно. Вы нет. И последний пассаж это уже что-то за гранью добра и зла. Вы предлагаете свои услуги в таких областях, где ответственность и масштаб огромны. Вы утверждаете, что способны координировать проекты именно самой высокой сложности, где профессионалы в разных областях вынуждены работать сообща, потому что нет того, кто был бы экспертом в каждой из них. А когда случайный прохожий вдруг замечает, что у вас проблемы с устным счетом, двенадцать на три, сколько заплатить на кассе за молоко с печеньками, вы огрызаетесь, на какие проекты он сам готов взяться.

А вот ещё, просто интересно. Задачи. Вы первую лекцию в организации АА. На неё пришло 10 человек. Больше ничего не известно. Какая первая оценка доверительного интервала посещения следующей? И, скажем, какова по порядку вероятность, что их будет 5? А 15? А 25? В аудитории только 6 стульев, все разные. Сколько может быть вариантов для этих десяти человек рассесться? А если стулья не отличимы? Вы выступаете перед нефтяными инженерами. Перед студентами на физтехе. Практически каждый в таких аудиториях моментально ответит на этот вопрос, посчитав вслух. Если у вас затруднения с подобными вещами, я бы повременил с нефтяными вышками и полетами на марс.

The calibration results determined that for this sample of 161 projects, the difference between a Very Low RESL rating and an Extra High rating was an extra contribution of 0.0707 added to the exponent relating project effort to product size. This translates to an extra 18% effort for a small 10 KSLOC project, and an extra 92% effort for an extra-large 10,000 KSLOC project. Figure 7 summarizes the results of the analysis. It shows that at least for this sample of 161 software projects, the difference between a project doing a minimal job of systems engineering—as measured by its degree of architecture and risk resolution—is an increasingly large increase in overall project effort and cost, independent of the effects of the other 22 COCOMO II cost drivers. Я вообще уж молчу про круглость цифр, определяющих small и extra-large проекты. Я вообще молчу про то, что можно проблематизировать и сам перенос софтверных данных на железные проблемы (хотя я там ожидаю, что всё будет только хуже -- в силу того, что железные ошибки стоят дороже софтверных в исправлении). У меня нет проблем с устным счётом, я пересказываю содержание статьи -- но не те строчки, которые вам не нравятся. Вы, кстати, не удосужились даже разобраться, в какой области я являюсь системным инженером, и каким именно -- инженером по требованиям, или инженером архитектором (разные виды системных инженеров имеют разную профессиональную подготовку, кстати). Так что, если не готовы заниматься пылесосами, займитесь марсоходами сами, у вас со счётом печенек ведь как раз всё ОК.

Я обычно довольно точно оцениваю, сколько человек должно прийти на вторую или третью лекцию в серии -- у меня довольно большой опыт в этой области. Эти оценки базируются больше на содержательных рассмотрениях, а не на типовых статистических оценках. Ваши вопросы и претензии показывают, что вы вообще ничего не поняли в рассказываемом мной предмете, они нерелевантны (то есть не имеют отношения к сути рассказываемого мной дела, да и ко мне самому тоже). Хотя статистика в системной инженерии вполне себе используется для самых разных целей, но явно не так, как вы себе это представляете.

именно об этом я и говорил. разница между for this sample of 161 projects из вашей цитаты и выводами из этого самого сампла. Ну ладно, должно быть, вы правы, и ваша область деятельности несколько про другое. Спасибо за видео, познавательно.

пуассончик! http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution у него относительное отклонение корень из оценки среднего, то есть 10, примерно 3. http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution#Poisson_noise_and_characterizing_small_occurrences Ну и он везде. Щелчки счетчика Гейгера, число граждан в очереди, дождей в месяц, редкий дискретный брак изделия, распределение редких заболеваний (у скольки товарищей в этой смене может быть диабет) и так далее http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution#Occurrence 10 плюс минус 3-4 с частотой как что-то с чего можно начать. но главное фактор экспоненциального хвостика. на практике часто эти редкие явления могут чего-нибудь сломать и остановить

Можно было придраться к тому, что распределение можно предположить какое угодно (коль скоро из одного наблюдения невозможно вытащить никакой о нем информации), что раз доверительный интервал задается в рамках исследования, то какой зададим, такой и будет. Но предлагать Пуассона для решения такой задачи... Пуассон- это плохое предложение. Студенты имеют неравномерную лекционную загрузку и их склонность ходить на пары меняется в зависимости от фазы луны и времени года. Более того, Пуассон изначально придумывался для больших выборок, когда есть какой-то входной поток с постоянной интенсивностью. С чего бы предполагать, что лекциями заинтересовано одинаковое количество человек? Скорее необязательный курс будет иметь пик на первой лекции и резкое снижение до четвертой, далее ровнее (это просто предположение, в реальности есть куча других факторов, как например появление участников, заинтересованных не во введении в предмет, а конкретных инструментах, а это увеличение числа слушателей после некоторого t). Для обязательного само распределение может быть другим. Для корпоративного - третьим. А это ведь все параметры, которые легко добыть. Более того, эти ваши распределения априори неверны методически. Ибо НЕЛЬЗЯ пользоваться для такого обсчета распределением, которое может дать с некоторой ненулевой вероятностью -5 или 500 человек(если что, лекция просто не состоится в силу физически невозможной переполненности аудитории или коллапса вселенной из-за деления на ноль). Кстати, из предыдущего видно, что легко достичь интервала со 100% надежностью. Нижняя граница-0, верхняя - население Земли, объем аудитории, деленное на объем карлика(no offence) или что-нибудь подобное.