项目管理中,风险是不可避免的,了解如何计算PMP风险期望值是项目管理人员必备的技能之一。PMP(Project Management Professional)是国际项目管理协会(PMI)颁发的项目管理专业人员认证,是项目管理领域的权威资质。风险期望值是风险管理过程中的一个重要概念,对于了解整体项目风险的平均值以及制定相应的风险响应策略非常有帮助。
计算PMP风险期望值可以用以下公式:
风险期望值(RE)= (R1 * P1) + (R2 * P2) + (R3 * P3) + … + (Rn * Pn)
其中,R代表每个风险事件发生时项目受到的影响程度,P代表每个风险事件发生的概率。通过对所有风险事件发生的概率与影响程度的加权求和,可以得到项目风险的期望值。
在计算风险期望值时,需要从前期的风险识别和风险分析中获得风险事件的概率和影响程度的评估。概率可以根据历史数据或专家判断得出,影响程度则需要根据项目特点和风险性质进行分析,并在团队讨论的基础上制定。通过计算风险期望值,项目经理可以了解项目面临的风险情况,针对性地制定风险响应计划,以降低不确定性对项目的影响。
pmp 标准差 正态分布概率 怎么算正态分布N~(μ,δ^2)正态分布曲线与X轴之间所夹的面积表示概率,区域是68.26%的概率表示的面积的一半,所以概率值刚好是它的一半,就是34.13%
只要了解图中概率的几何意义就是面积,对称轴两边相同的部分面积相等,应该好理解
方差D(x)=δ^2E(x)=μ图形越高瘦,标准差越小,正态分布图是反映数据的集中情况的,越矮胖,就是数据越不集中,标准差就越大,越高瘦,就说明数据集中在某些数据周围,标准差固然就校,正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布
扩展资料:
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2)
μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称正态分布的期望均数中位数众数相同,均等于μ
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,数据分布越分散,σ越小,数据分布越集中也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平,反之,σ越小,曲线越瘦高
参考资料来源:百度百科-PMP
参考资料来源:百度百科-正态分布