abstract earth kapea punertava

Discoverit.fi LinkedIn

Seuraamalla Discoverit.fi LinkedIn-yrityssivua saat uutisissa julkaistavia erityisetuja.

Hyödynnä Proktoberfest-tarjous: lokakuussa 2025 koulutuksista 25%:n alennus koodilla PROKTOBER2025

Monte Carlo -simulaatiota varten tarvitsemme todennäköisyysjakauman ja siihen liittyvät parametrit jokaiselle projektin tehtävälle - mutta miten se saadaan?

Jos olet arvioinut ja kirjannut aiempien projektiesi tehtävien kustannuksia ja kestoja esimerkiksi työnosituksen eli WBS:n (work breakdown structure) pohjalta, voit käyttää historiatietoja parametrien määrittämiseen. Menettely on kuvattu alla.

  1. Kerää kaikki samanlaiset tehtävät aiemmista projekteista.
  2. Tarkastele tietoja ja ryhmittele ne joihinkin tarkoituksenmukaisiin kustannus- ja kestoväleihin. Päätä ensin, moneenko erilliseen väliin tiedot kannattaa jakaa. Jaa sekä kustannusten että kestojen osalta vaihteluväli eli suurimman ja pienimmän arvon erotus välien lukumäärällä saadaksesi kunkin kustannus- ja kestovälin pituuden. Jos päätät jakaa tiedot 10 väliin tehtävän suurimman kustannuksen ollessa 2000 € ja pienimmän 1000 €, on kunkin kustannusvälin pituus tällöin (2000 € - 1000 €) / 10 = 100 €. Tee sama laskelma kestojen osalta.
  3. Laske jokaisen kustannus- ja kestovälin osalta sille tulevien osumien määrä eli montako arvoa kyseiselle välille osuu. MonteCrystal-paketilla voit lukea tai syöttää käsin tehtävien historiatiedot ja tarkastella syntynyttä jakaumaa.
  4. Esitä tulokset jollain sopivalla tavalla, esimerkiksi pylväskaaviolla. Katso kaavion muotoa ja yritä määritellä, mikä jakaumatyyppi - kuten tasajakauma, normaalijakauma, kolmiojakauma (triangular) tai beta-PERT - kuvaa sitä parhaiten.

kustannus histogrammi

  1. Jos valitussa jakaumassa yhtenä parametrinä käytetään todennäköisintä arvoa - kuten kolmio- ja beta-PERT -jakaumissa - tunnista kustannusten ja kestojen osalta väli, jossa osumia on eniten eli ns. moodi. Käytä tätä todennäköisimmän arvon parametrina. Käytä vastaavasti aineiston pienimpiä ja suurimpia arvoja vastaavina parametreina. Jos valitsemasi jakauma - kuten normaalijakauma - käyttää parametreina keskiarvoa ja keskihajontaa, laske aineistostasi vastaavat arvot kyseisille parametreille. MonteCrystal-paketilla voit sovittaa jakauman ja parametrit tehtävien historiatietojen avulla.
  2. Kun olet tunnistanut jakauman ja laskenut siihen liittyvät parametrit kullekin projektin tehtävälle, määritä ne käyttämässäsi projektin simulointi- tai mallinnustyökalussa. Alla olevassa esimerkissä käytetään MonteCarloProject-ohjelmistoa. MonteCrystal-paketilla voit asettaa sovitetun jakauman ja sen parametrit simulointia varten.

  1. Määritä simulointikierrosten määrä ja aja simulointi käyttämässäsi työkalussa, joka näyttää lopuksi saadut tulokset. Alla esimerkkinä jälleen MonteCarloProject.

Huomioi, että parametrien ja koko simuloinnin luotettavuus riippuu otoskoosta. Jos käyttämäsi aineisto on pieni, kannattaa ainakin suurimpia arvoja kuvaavia parametreja kasvattaa sopivalla kertoimella riskien paremmaksi huomioimiseksi.

Cookies user preferences
We use cookies to ensure you to get the best experience on our website. If you decline the use of cookies, this website may not function as expected.
Accept all
Decline all
Read more
Marketing
Set of techniques which have for object the commercial strategy and in particular the market study.
Facebook
Accept
Decline
Google
Accept
Decline
Unknown
Unknown
Accept
Decline
Analytics
Tools used to analyze the data to measure the effectiveness of a website and to understand how it works.
Google Analytics
Accept
Decline
Save