Project management 基于证据的计划是否适用于异质性估计？

在一个项目中观察了一年的评估，我发现了一些奇怪的事情，让我想知道基于证据的计划安排在这里是否可行

• 每个程序员似乎都有自己喜欢的数字（例如2,4,8,16,30小时）
• 一个固定值（大约2）似乎低估了大任务，但这里的标准偏差很低
• 小任务（1或2小时）的分布绝对广泛。平均而言，它们具有相同的平均低估因子2，但标准差很高：
  • 大约5分钟的拼写问题估计需要1小时
  • 其他错误修复估计也需要1小时，但需要一天时间

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那么，让程序员在评估过程中将30小时的任务分解为4或2小时的步骤，这真的是一个好主意吗？这不会提高标准差吗？（好吧，让他们把它分解一下——但也许在估计之后？！）

我认为这是个好主意。当人们分解任务时——他们了解任务的具体情况，你可能会在这里和那里得到一些小的偏差，不管是这样还是那样，他们可能会补偿或不补偿……但你会感觉到发生了什么。 如果你有一个30小时的巨大任务-可以承担全部100小时。这是可能发生的最糟糕的情况。 管理风险-分解。你已经找出了这些小偏差-你知道如何处理它们

因此，请确保开发人员也知道他们在做什么和说什么：）

• 是的，你的观察就是EBS设计用来解决的问题
• 是的，分解更大的任务很重要。拍摄1-2天的任务，或多或少。
  • 如果你有估计在2小时以下的事情，看看把它们分组是否有意义。（可能不会——没关系！）
  • 如果您的任务估计需要3天以上的时间，请查看是否有方法将其分解为多个部分。应该有。如果估计员说没有，让他们为这个断言辩护。如果这项任务真的只需要3天，那很好，但是你拥有的时间越多，你就越应该认真地照镜子，看看人们是否在玩这个系统
  • 将4天和5天的估计数计算为2倍，将4倍的估计数计算为3天的估计数。如果有人说某件事情需要5天以上的时间才能解决，告诉他们你希望他们花4小时思考这个问题，以及如何解决这个问题。记住，这是一项任务，顺便说一句
• 当你和你的团队练习这一点时，你会更好地进行评估
• …您还将开始认识到失败的模式，解决方案也将出现
• 基于证据的日程安排的要点是使用证据作为日程安排的基础，而不是胡乱猜测的集合。这是件好事 “那么，让程序员在估算过程中将30小时的任务分解为4或2小时的步骤，这真的是一个好主意吗？这不会提高标准偏差吗？（好的，让他们分解-但可能在估算之后？！）”
  我当然不明白这个问题
  听起来你在说什么（你可能没有这么说，但听起来确实是这样）

• 程序员根本无法估计——数字总是四舍五入到“神奇”值，然后再减去2倍

• 我不能相信他们会同时定义工作和估计完成工作所需的时间

• 只有我知道完成任务所需时间的正确估计。这不是一轮1/2天的倍数。这是一个精确的分钟数

以下是我的后续问题：
你在说什么？你不能做什么？你有什么问题？为什么你认为程序员的估计很差？为什么不能信任他们来评估

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从你的陈述来看，没有任何东西被破坏。你能够按照这个计划计划和执行。我得说你非常成功，做得很好。
好的，我有答案。是的，这是正确的，我的观察（见问题）是完全可以理解的。当然，我做了一个小的Excel模拟，以确保我自己的猜测
如果将多个标准偏差较高的小任务添加到较大的任务中，它们的偏差将较低，因为小任务部分补偿了不确定性
所以答案是：是的，如果你把你的任务分解成大致相同的长度，它会起作用。这是因为模拟将自动补偿较大的任务。我不需要担心在较小的任务中会出现更高的标准偏差
但是我确信你不能把低估计任务和高估计任务混为一谈，因为它们没有相同的方差
因此，最好将其分解。：）

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我做的Excel模拟：
• 使用以下列创建50行：
  • 第一个-固定值2（非常齐次的估计）
  • 带有一些随机函数的20列（例如“=rand（）*rand（）*20”）
• 在每列前求和
• 为每个随机列添加“=方差（…）”
• 并为总和添加方差计算

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在我的模拟中，每列的方差约为2-3，总和的方差小于1。
我的问题是，我（作为该项目的非老板）观察到了一些估计，结果表明，大Tak似乎比小Tak更可预测。所以我的问题是：如果所有的任务都被分解，直到它们被相等的估计，EBS是唯一有效的吗。时期你的问题仍然使我困惑。当然，程序员会将任务分解成若干部分，这就是工作的完成方式——以小部分的形式。你可以估计，对吗？这些估计是有用的，对吗？有什么问题吗？也许我下面的答案能让问题变得更清楚