Konu 5. Bölüm 2 : Proje Değerlendirme ve Gözden Geçirme Tekniği (PERT) Üç zamanlı tahmin yaklaşımı. a : Faaliyetin iyimser gerçekleşme süresi

Benzer belgeler
Kritik Yol Yöntemi / CPM

YAPIM YÖNETİMİ 10 = 6 = 6 TEI

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II Hafta 14

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

13. Olasılık Dağılımlar

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

Sürekli Rastsal Değişkenler

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE

BÖLÜM IV: Proje Yönetimi. PERT metodu

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BEKLENEN DEĞER. X beklenen değeri B[X] ile gösterilir. B[X] = İST 213 OLASILIK DERSİ BEKLENEN DEĞER VE MOMENTLER

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İçindekiler. Ön Söz... xiii

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Olasılık ve Normal Dağılım

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Merkezi Limit Teoremi

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

HİPOTEZ TESTLERİ HİPOTEZ NEDİR?

İstatistiksel Yorumlama

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER

RD lerin Fonksiyonları

SÜREKLİ( CONTINUOUS) OLASILIK

İstatistik 1. Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları. Ankara Üniversitesi SBF, GYY

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri. ENM317 Mühendislik İstatistiği Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

ALKÜ EKONOMİ ve FİNANS BÖLÜMÜ ISL 207 İSTATİSTİK I ALIŞTIRMALAR

Örnekleme Yöntemleri

Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ RANDOM DEĞİŞKEN

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

Ders #15 için okuma: Bölümler 3.4, 3.5, 3.6 ve 3.7 (3.baskıda, Bölümler 3.4, 3.5, 3.6, 3.7 ve 3.8) Değerlik Bağı Teorisi.

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

İstatistik ve Olasılık

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

DERS 8 BELİRSİZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Karar

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Sürekli Dağılımlar (2) Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar.

DERS 8 BELIRSIZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Karar

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

Prof. Dr. Aydın Yüksel MAN 504T Yön. için Finansal Analiz & Araçları Ders: Risk-Getiri İlişkisi ve Portföy Yönetimi I

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI: SİGORTA MATEMATİĞİ. Soru 1

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

PROJE YÖNETİM TEKNİKLERİ

GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R

Hipotez Testi ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I. Hipotez Testi. Hipotez Testi

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1

Risk ve Getiri (1) Ders 9 Finansal Yönetim

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Dr. Mehmet AKSARAYLI

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

H 0 : θ = θ 0 Bu sıfır hipotezi şunu ifade eder: Anakütle parametresi θ belirli bir θ 0

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-II (STAT 202) Ders Detayları

EME 3117 SISTEM SIMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar

DOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELLERİ. Durağan ARIMA Modelleri: Otoregresiv Modeller AR(p) Süreci

YAPI İŞLETMESİ VE ŞANTİYE TEKNİĞİ 11 MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE İNŞAAT PROJELERİNDE SÜRE PLANLAMASI

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Ekonometri I VARSAYIMLARI

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ TELAFĐ SINAVI SORULARI

PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul

END 418 Proje Yönetimi Bahar Proje Zaman Yönetimi - Yrd. Doç. Dr. Bülent Gümüş

END 418 Proje Yönetimi Bahar Proje Zaman Yönetimi - Yrd. Doç. Dr. Bülent Gümüş

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

OLASILIKLI ENVANTER MODELLERİ

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI

IE 303T Sistem Benzetimi

İstatistik ve Olasılık

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Transkript:

Proje Yönetimi ölüm : Proje eğerlendirme ve özden eçirme Tekniği (PRT) Konu PRT Proje Planlamasında Olasılıksal Yaklaşım Üç zamanlı tahmin yaklaşımı a : aaliyetin iyimser gerçekleşme süresi m : aaliyetin ortalama gerçekleşme süresi b : aaliyetin kötümser gerçekleşme süresi

PRT Yöntemindeki aaliyet Sürelerine İlişkin ağılımların Tahmini PRT/PM ebekesindeki er aaliyetin:. aaliyetin tamamlanma zamanına ilişkin olasılık yoğunluğu fonksiyonu eta (unimodal) dağılımıdır.. Ortalama Tamamlanma Süresi: µ = (a( + m + b) /. Tamamlanma Zamanının Standard Sapması: σ = (b( - a) / Simetrik eta ağılımı a m = µ b Sola Çarpık eta ağılımı Sağa Çarpık eta ağılımı a m µ b a µ m b

Örnek (Projedeki aaliyetlerin Ortalama Tamamlanma Süreleri ve unların Standart Sapmaları ilinirse) µ = σ = µ = σ = µ = σ = µ = σ = µ = σ = itiş Tüm Projenin Tamamlanma Zamanının Olasılıksal ağılımının Tahmini. er j faaliyeti için hesaplanması gereken parametreler: µ j = (a( + m + b) / σ j = (b( - a) /. Ortalama tamamlanma süresinden (µ j ) oluşan sabit süreleri kullanarak kritik yolun belirlenmesi. Tüm projenin tamamlanma zamanı normal dağılım sergiler: Ortalama: µ = Σ µ j Varyans: σ = Σ σ j Standard sapma: σ = σ

Klone omputers nc. Örneği aaliyetctivity J İyimser (a) 7 8 8 şit Olasılık (m) 8 8 8 7 Kötümser (b) 8 Klone omputers nc. Örneği Klone irketi Yönetimi aşağıdaki hususları araştırmaktadır: Projenin 9 günde tamamlanma olasılığı Projenin tamamlanacağı gün sayısının tahmininde geçerli bir güven aralığı olması Projenin 8 günde tamamlanma olasılığı Projenin günden fazla bir sürede tamamlanma olasılığı Projenin kesin olarak tamamlanacağı tarihin en üst sınırının belirlenmesi

Çözüm faaliyeti için ortalama, varyans ve standard sapma aşağıdaki gibi hesaplanabilir: µ = (7 + (8) + ) / = 9 gün σ = ( - 7) / = 7. gün σ = (7.) =.7 gün Çözüm İstatistiksel Parametrelerin Sunulması aaliyet µ σ σ J 9 8 7.........7.7.7.. 9.....78.78.

Örnek Şebeke Yapısı 9 8 itiş J Kritik Yol : ----J Projenin beklenen tamamlanma süresi: µ = µ + µ + µ + µ + µ J µ = 9 + + + + = 9 gün Projenin tamamlanma süresinin varyansı: σ = σ + σ + σ + σ + σ J σ =.78 +. +. + 9. +. = 8. gün Standard sapması: σ = σ = 9. gün

Normal ağılım X = Projenin tamamlanma zamanı Z = Standart normal rassal değişken Z = (X µ ) / σ Normal ağılım. Projenin 9 günde tamamlanma olasılığı: P(X 9) = P(Z ) =. 9 X Z 7

. Projenin tamamlanma süresine ilişkin geçerli bir aralık tespiti (güven aralığı) 9% üven aralığı : µ ± z. σ z. =.9 9 ±.9 (9.) = 9 ± 8. gün 7 gün 9 X Z. Projenin 8 günde tamamlanma olasılığı: P(X 8) x = 8 Z = (8-9) / 9. = -. P(X 8) = P(Z -.) =.. =. (.%).. 8 -. 9 X Z 8

. Projenin günden daha fazla bir sürede tamamlanma olasılığı: P(X>) x = z = ( - 9) / 9. =.7 P(X > ) = P(Z >.7) =..8 =.8 (.8%)..8 9.7 X Z. Projenin tamamlanacağı en son tarih sınırının belirlenmesi: P(Z z) =.99 P( Z z) =.9 Z = (x µ ) / σ x = µ + zσ x = 9 +. (9.) =. gün = gün..9 9 x. X Z 9

Kritik Yol Yöntemi NT: Normal tamamlanma zamanı N: Normal maliyet T: Tamamlanma zamanının düşürülebileceği seviye : T nedeniyle oluşan ilave maliyet PM de oğrusallık Varsayımı aaliyetin tamamlanma süresi ile tamamlanmaya yönelik maliyetler arasında zıt yönlü doğrusal bir ilişki bulunmaktadır. ğer faaliyet süresi belli bir noktaya düşürülmeye çalışılacaksa, bunun karşısında üstlenilmesi gereken maliyet seviyesi de orantılı olarak yükselecektir.

aaliyet Tamamlanma Süresi ve Maliyetler Zaman Normal N = $ NT = gün İşin maliyeti = $ İşin tamamlanma zamanı = 8 gün % ekstra maliyet üstlenilirse; % oranında süre tasarrufu sağlanabilir 8 T M Maliyet tasarrufu = $ T = gün Maliyet x, azı şitlikler T = NT - T elli bir faaliyetteki mümkün olabilecek maksimum zaman tasarrufu = - N Maksimum süre tasarrufuna karşın üstlenilecek ilave maliyet M = / T ir faaliyetin süresinin birim zaman kısaltılabilmesine karşılık gelen marjinal maliyet

Seçim Kampanyası aaliyet Toplam Maliyet Öncül aaliyetler - -,, Normal Planlama İndirgenmiş Planlama Zaman Maliyet Zaman Maliyet 9.... 7 8 9.. Seçim Kampanyasına Yönelik Projenin Şebeke Yapısı İTİ

Kampanyanın İndirgenmiş Planı aaliyet NT N T T M 9.... 7 8 9.. -..7.7.. -.7.

Kampanyanın urum Raporu ( aftalık) aaliyet Maliyetler urum Mevcut toplam maliyet..7..7. Tamamlandı Tamamlandı Tamamlandı Tamamlandı Tamamlandı % Tamamlandı Tamamlandı % Tamamlandı % Tamamlandı Kampanyanın ütçesi, Tamamlanma Zamanı ve Maliyetleri aaliyet ütçe eklenen Zaman.... 7 9 Tahmin dilmiş aftalık Maliyet....7....778

Kampanyanın ütçesi, Tamamlanma Zamanı ve Maliyetleri aaliyet ütçelenen eğerler Mevcut eğerler Maliyet Toplam Zaman Toplam Maliyet Tamam. Oranı Tahmini Çalışma eğeri Mevcut eğer şımı 9.... 7 % % % % % % % % % Toplam.7..9........7..7. -.... -.8. Ödev - PRT irketinin kabloşebekesinin nicel teknikler ve işletme politikaları açısından yorumlanması. Normal dağılım kavramının araştırılarak nicel teknikler bağlamında irdelenmesi.