Байесовская статистика: подход к управлению рисками проектов
Теорема Байеса используется в байесовской статистике, подмножестве интерпретации данных. Этот принцип, приписываемый Томасу Байесу, обеспечивает математическую основу для обновления вероятности с учетом новых данных.
Метод использует прошлые знания и текущие данные для предсказания будущих событий.
Позволяет постоянно обновлять оценку вероятности по мере появления новых данных, что делает его универсальным инструментом интерпретации данных. Классическая статистика оценивает только текущую информацию. Он используется в управлении рисками проекта и других областях.
Байесовский подход к управлению рисками
Управление рисками может осуществляться систематически с помощью байесовского метода. Он начинается с априорной вероятности, начальной оценки, основанной на информации о риске.
После включения дополнительной информации апостериорная вероятность дает более точную оценку риска. При использовании этого итеративного метода управление рисками является динамичным и гибким. Это позволяет использовать актуальные факты для изменения планов и стратегий.
Метод также включает мнение экспертов без данных. Это особенно ценно при управлении рисками проекта, когда отсутствие исторических данных или необычные условия проекта могут затруднить оценку.
Идентификация рисков проекта
Идентификация рисков — это начальный шаг, определяющий риски, которые могут сорвать проект.
Процесс начинается с полного понимания целей, объема и результатов проекта. С помощью этих знаний можно определить области риска. Подходы к выявлению рисков включают семинары по разработке идей, консультации специалистов, заранее составленные списки и анализ проекта.
В журнале рисков записываются потенциальные угрозы. Подробно описан каждый риск, включая его потенциальное воздействие и компоненты проекта. Этот журнал помогает заинтересованным сторонам проекта взаимодействовать, централизуя все выявленные риски.
Идентификация рисков продолжается на протяжении всего проекта. Новые опасности могут возникать, в то время как другие исчезают по мере продвижения проекта. Команда проекта получает информацию, регулярно пересматривая и обновляя журнал рисков.
Байесовский вывод в анализе рисков
Имеет решающее значение для анализа рисков, поскольку он обеспечивает математическую основу для обновления оценок рисков на основе новых данных. Основываясь на знаниях, он начинается с априорной вероятности. Теорема Байеса обновляет эту априорную вероятность до апостериорной вероятности при поступлении новых данных.
Апостериорная вероятность уточняет оценки риска с использованием дополнительных данных. Этот итеративный метод позволяет лицам, принимающим решения, изменять свою политику снижения рисков в зависимости от актуальных фактов.
Байесовский вывод также обеспечивает экспертную оценку, когда данные ограничены. Эта функциональность особенно ценна при анализе рисков, когда некоторые риски трудно оценить количественно из-за отсутствия предыдущих данных или уникальных условий проекта.
Байесовские сети, графическое описание вероятностных соотношений рисков, расширяют возможности анализа рисков Байесовского вывода. Эти сети могут моделировать сложные взаимозависимости между рисками, предлагая комплексную картину рисков.
Количественная оценка риска
Количественная оценка рисков — это важный этап управления рисками, позволяющий количественно определить риски проекта.
Используя статистические, математические или компьютерные методы, он оценивает вероятность и воздействие признанных опасностей.
Подход начинается с данных идентификации рисков. Затем каждый риск оценивается для оценки его вероятности и влияния на проект. В этом подходе оценки риска обычно представляются с использованием вероятностных распределений.
Этот процесс дает количественную оценку рисков, которая помогает определить приоритеты рисков и определить тактику реагирования на риски. Скорее всего, возникнут высокоприоритетные риски, которые могут серьезно повлиять на проект.
Количественная оценка рисков объединяет последствия отдельных рисков для определения степени подверженности риску проекта. Моделирование Монте-Карло дает вероятностную перспективу профиля риска проекта.
Байесовские сети рисков проекта
Байесовские сети отображают вероятностные корреляции между рисками и являются полезными инструментами управления рисками проекта. Эти сети имеют узлы для рисков и ребра для зависимостей.
Байесовские сети могут моделировать сложные взаимозависимости, описывая полную картину.
Байесовский вывод обновляет распределение вероятностей каждого сетевого узла. Это обеспечивает динамическую и гибкую стратегию управления рисками, модернизируя сеть с учетом последних фактов.
Байесовские сети могут также включать экспертную оценку без достоверных данных, что делает их универсальным инструментом анализа рисков, когда отсутствуют исторические данные или условия проекта уникальны.
Пример
В строительном проекте сильный дождь может задержать его. Основываясь на исторических метеорологических данных и экспертной оценке, мы оцениваем априорную вероятность проливных дождей в течение проектного периода как 0,3.
Исходя из атмосферных условий, наша модель прогноза погоды предполагает значительные осадки. Точность модели 90 % применима к прогнозам сильных и малых осадков.
Теорема Байеса утверждает:
P(A|B) = [P(B|A) * P(A)] / P(B)
Где:
P(A|B) — апостериорная вероятность события A при условии, что событие B произошло.
P(B|A) — правдоподобие, вероятность наступления события B при условии, что событие A произошло.
P(A) — априорная вероятность, начальная оценка вероятности события A.
P(B) — свидетельство, полная вероятность события B.
Наша ситуация:
Сильный дождь — это событие А.
Сильные дожди прогнозируются событием B.
Дано:
P(A), априорная вероятность сильного дождя, равна 0,3.
P (B | A), вероятность того, что модель предсказывает сильные дожди, при условии, что сильные дожди происходят, составляет 0,9 (показатель точности модели).
P(B), общая вероятность модели, предсказывающей сильные дожди, может быть оценена как сумма вероятности модели, предсказывающей сильные дожди, когда они происходят, и вероятности модели, предсказывающей сильные дожди, когда они не происходят. Если предположить, что вероятность отсутствия сильных дождей равна 0,7 (1 - 0,3), а точность модели для отсутствия сильных дождей также равна 0,9, то P(B) = 0,9 0,3 + 0,1 0,7 = 0,27 + 0,07 = 0,34.
Теперь мы можем рассчитать апостериорную вероятность P(A|B) сильных дождей с учетом прогноза модели:
P(A|B) = [P(B|A) P(A)]. / Р(В) = [0,9 0,3] / 0,34 = 0,79
Основываясь на проекции модели, мы увеличиваем изменение количества сильных осадков с 0,3 до 0,79. Эта обновленная вероятность может информировать о нашей тактике снижения риска, например, о работе в помещении во время сильного дождя.
Этот упрощенный пример показывает, как байесовская статистика может управлять рисками проекта. Для расчета различных рисков и зависимостей может потребоваться статистическое программное обеспечение.
Преимущества
Байесовское управление рисками имеет ряд преимуществ.
Метод объединяет старые и свежие данные. Эта функция обновляет вероятности риска по мере поступления новых данных, обеспечивая динамическую стратегию управления рисками.
Когда данные ограничены, байесовская статистика может включать экспертную оценку. Эта гибкость полезна, когда обстоятельства проекта или предыдущие данные ограничены.
Байесовские сети моделируют зависимость от риска. Эти сети обеспечивают всестороннее представление о ландшафте рисков, улучшая управление рисками.
Байесовская оценка риска скорее вероятностная, чем бинарная. Эта вероятностная перспектива помогает приоритизировать риски и принимать решения.
Наконец, байесовские методы работают с многочисленными статистическими моделями и компьютерными инструментами. Они могут обрабатывать множество сценариев риска и типов данных благодаря своей функциональной совместимости.
Проблемы и ограничения
Этот метод имеет не только преимущества, но недостатки.
Важно качество априорной вероятности. Неправильные вероятности могут быть результатом неправильной оценки. Без предварительных данных или достоверной экспертной оценки этот вопрос очень сложен.
Во-вторых, модели с несколькими параметрами могут потребовать значительных вычислительных ресурсов. Без вычислительных ресурсов и знаний применить эту стратегию может быть сложно.
Наконец, интерпретация вероятностей субъективна. Оценка рисков и принятие решений могут отличаться среди экспертов.
В-четвертых, новые данные требуют обновления вероятностей. Инициативы, связанные с интенсивным использованием данных, могут усложнить эту задачу.
Наконец, байесовские сети могут с трудом моделировать сложные взаимозависимости рисков. Понимание отношений между рисками может быть затруднено при построении этих сетей.
Применение
Во-первых, по мере совершенствования сбора и анализа данных байесовская статистика сможет предоставить динамичные и гибкие методы управления рисками. Данные позволяют обновлять вероятности и методы управления.
Во-вторых, вычислительная мощность и развитие статистического программного обеспечения упрощают байесовский подход. По мере продолжения этой тенденции байесовские методы станут более практичными для различных приложений.
В-третьих, все более популярными становятся вероятностные оценки риска вместо бинарных оценок «да/нет». Этот сдвиг в мышлении соответствует вероятностной природе байесовской статистики, предполагая более широкую роль байесовского управления рисками.
Наконец, по мере того, как проекты становятся более сложными и взаимозависимыми, способность байесовских сетей представлять сложные взаимозависимости рисков может стать более полезной. Этот навык будет иметь решающее значение в сложных проектах со сложным взаимодействием рисков.
Байесовская статистика в управлении проектами
Во-первых, решения по динамическому управлению рисками Байесовской статистики выиграют от достижений в области сбора и обработки данных. Вероятности риска и методы управления рисками могут быть обновлены с помощью большего количества данных.
Во-вторых, достижения в вычислительном и статистическом программном обеспечении упрощают байесовский метод. По мере продолжения этой тенденции байесовские методы станут более практичными для различных приложений.
В-третьих, вероятностные оценки риска предпочтительнее бинарных. Байесовская статистика является вероятностной, поэтому эта тенденция предполагает усиление роли байесовского управления рисками в будущем.
Наконец, по мере того, как проекты становятся более сложными и взаимосвязанными, способность байесовских сетей моделировать сложные взаимозависимости рисков может стать более важной. Этот навык будет иметь решающее значение в сложных проектах со сложным взаимодействием рисков.
Это гибкий и динамичный метод управления рисками проекта. Сочетание новых данных с предыдущими знаниями улучшает оценку рисков и принятие решений. Хотя он требует правильной априорной вероятности и компьютерных ресурсов, его преимущества огромны.
Байесовская статистика в управлении проектами будет расширяться по мере улучшения возможностей сбора и обработки данных, а также повышения ценности вероятностных оценок рисков.
Байесовские сети могут моделировать сложные взаимозависимости рисков. Следовательно, байесовская статистика призвана трансформировать управление рисками проектов.
