math - फिबोनैकी श्रृंखला फुर्तीली योजना पोकर में क्यों उपयोग की जाती है?




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फुर्तीली सॉफ्टवेयर विकास में उपयोगकर्ता कहानियों के सापेक्ष आकार का अनुमान लगाने के दौरान टीम के सदस्यों को उपयोगकर्ता की कहानी का आकार 1, 2, 3, 5, 8, 13, ... के रूप में अनुमानित करना चाहिए। तो अनुमानित मूल्य फिबोनाची श्रृंखला के समान होना चाहिए। लेकिन मुझे आश्चर्य है, क्यों?

विकिपीडिया पर http://en.wikipedia.org/wiki/Planning_poker का विवरण रहस्यमय वाक्य रखता है:

फाइबोनैकी अनुक्रम का उपयोग करने का कारण बड़ी वस्तुओं का अनुमान लगाने में अंतर्निहित अनिश्चितता को प्रतिबिंबित करना है।

लेकिन बड़ी वस्तुओं में निहित अनिश्चितता क्यों होनी चाहिए? अनिश्चितता अधिक नहीं है, अगर हम कम माप करते हैं, जिसका अर्थ है कि कम लोग एक ही कहानी का अनुमान लगाते हैं? और यहां तक ​​कि अगर बड़ी कहानियों में अनिश्चितता अधिक है, तो यह फिबोनाची अनुक्रम का उपयोग क्यों करता है? क्या इसके लिए कोई गणितीय या सांख्यिकीय कारण है? अन्यथा अनुमान के लिए फाइबोनैकी श्रृंखला का उपयोग करना मुझे कार्गोकल्ट विज्ञान जैसा लगता है।


आप निश्चित रूप से कुछ घातीय चाहते हैं, ताकि आप निरंतर सापेक्ष त्रुटि के साथ किसी भी मात्रा को व्यक्त कर सकें। आपके आकलन की सटीकता भी आपके आकलन के अनुपात में होने की संभावना है।

तो आप कुछ चाहते हैं: ए) पूर्णांक के साथ बी) घातीय सी) आसान है

अब 1 2 4 8 के बजाय फिबोनाची क्यों? मेरा अनुमान है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि फाइबोनैकी धीमी हो जाती है। यह सोनाट्रियो ^ एन, और सोनाट्रियो = 1.61 में है ...


फाइबोनैकी श्रृंखला घातीय अनुमान पैमाने का सिर्फ एक उदाहरण है। एक घातीय पैमाने का उपयोग किया जाने वाला कारण सूचना सिद्धांत से आता है।

अनुमान से प्राप्त जानकारी जो अनुमान के सटीकता से बहुत धीमी हो जाती है। वास्तव में यह एक लॉगरिदमिक समारोह के रूप में बढ़ता है। बड़ी वस्तुओं के लिए उच्च अनिश्चितता का यही कारण है।

घातीय पैमाने (सामान्यीकरण) का सबसे इष्टतम आधार निर्धारित करना अभ्यास में मुश्किल है। फाइबोनैकी पैमाने से संबंधित आधार इष्टतम हो सकता है या नहीं भी हो सकता है।

यहां गणितीय औचित्य का एक और विस्तृत विवरण दिया गया है: http://www.yakyma.com/2012/05/why-progressive-estimation-scale-is-so.html


फिबोनैकी अनुक्रम कई परियोजनाओं में से एक है जो प्रोजेक्ट प्लानिंग पोकर में उपयोग किया जाता है।

काम की बड़ी इकाइयों का सटीक अनुमान लगाने में मुश्किल है और यदि आपकी संख्याएं भी "यथार्थवादी" हैं, तो घंटों के दिनों में चर्चाओं में घूमना आसान है।

मुझे http://www.agilelearninglabs.com/2009/06/story-sizing-a-better-start-than-planning-poker/ पर स्पष्टीकरण पसंद है, अर्थात् फाइबोनैकी श्रृंखला संख्याओं के एक सेट का प्रतिनिधित्व करती है जिसे हम आसानी से अंतर कर सकते हैं उनके बीच विभिन्न परिमाण के रूप में।


मैं कुछ कारणों से फिबोनाकी का उपयोग करता हूं:

  • जैसे-जैसे कार्य बड़ा हो जाता है, विवरण समझना मुश्किल हो जाता है
  • कार्य अनुमान कार्य पूरा करने के लिए टीम में किसी के लिए घंटों की संख्या है
  • टीम में हर किसी के पास किसी विशेष कार्य के लिए समान अनुभव नहीं होगा, जिससे अनिश्चितता भी बढ़ जाती है
  • मानव बड़े और संभावित रूप से अधिक जटिल कार्य पर थकान प्राप्त करता है। जबकि कंप्यूटर के लिए दो बार जटिल के रूप में दो बार हल किया जाता है, यह डेवलपर के लिए थोड़ा और अधिक ले सकता है।

जैसे-जैसे हम सभी अनिश्चितताओं को जोड़ते हैं, हम कम यकीन करते हैं कि वास्तव में घंटों का क्या होना चाहिए। यह आसान हो जाता है अगर हम केवल यह अनुमान लगा सकते हैं कि यह कार्य किसी अन्य से बड़ा / छोटा है जहां हमने पहले से ही अनुमान लगाया है। जैसा कि हम कार्य के आकार / जटिलता को अनिश्चितता का प्रभाव भी बढ़ाते हैं। मैं खुशी से ऐसे कार्य के लिए 13 घंटों का अनुमान लगाऊंगा जो कि दो गुना बड़ा लगता है जैसा मैंने पहले अनुमान लगाया था।







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