Вальсируя с медведями   ::   ДеМарко Том

Как можно водить машину без понимания всех тонкостей ее устройства, так можно использовать модель риска без глубокого понимания того, как она работает. В этой главе мы все же дадим вам возможность заглянуть внутрь модели. Это поможет слегка уменьшить суеверный страх и дать вам точку опоры, если вы решите самостоятельно подстроить электронные таблицы, чтобы они лучше соответствовали вашим задачам. Индивидуальная подгонка может быть важна, поскольку позволяет вам уничтожить, по крайней мере, некоторые из явных неопределенностей, относящихся к вашим проектам. Ваши собственные данные могут оказаться более оптимистичными и более применимыми, чем наша общеотраслевая информация.

Прежде, чем погрузиться в детали, обещаем не напрягать ваши мозги: мы не использовали «крутой» математики в этой главе. Если вы хоть немного знаете арифметику, эта глава будет вам посильна. Если вы собрались использовать электронную таблицу, например, для прогнозирования размера своей пенсии, у вас не должно быть проблем с тем, чтобы разобрать эту модель риска и собрать ее обратно, если решите заняться ее подгонкой.

Сложная смесь



В центре любой модели риска — метод определения объединенного воздействия двух и более неопределенностей:

К концу следующей главы будет показано, как это работает в проектах разработки программного обеспечения. А прямо сейчас мы намерены предложить для иллюстрации рассказ об очевидно надуманной проблеме, которую зато легче понять.

Предположим, что вы — бегун.