Почему в покере с гибким планированием используется серия Фибоначчи? [закрыто]

94

При оценке относительного размера пользовательских историй при гибкой разработке программного обеспечения члены команды должны оценивать размер пользовательской истории как 1, 2, 3, 5, 8, 13, ... Таким образом, оценочные значения должны напоминать ряд Фибоначчи. Но мне интересно, почему?

Описание http://en.wikipedia.org/wiki/Planning_poker в Википедии содержит загадочную фразу:

Причина использования последовательности Фибоначчи состоит в том, чтобы отразить неопределенность, присущую оценке более крупных объектов.

Но почему должна быть неотъемлемая неопределенность в более крупных объектах? Разве неопределенность не выше, если мы сделаем меньше измерений, то есть если меньше людей оценит одну и ту же историю? И даже если неопределенность выше в больших историях, почему это подразумевает использование последовательности Фибоначчи? Есть ли для этого математическая или статистическая причина? В противном случае использование ряда Фибоначчи для оценки мне кажется наукой CargoCult.

math statistics agile agile-project-management Асмайер
источник
9
Вероятно, просто потому, что последовательность Фибоначчи «крутая». Подойдет любая экспоненциальная последовательность. 2^nчисла могут располагаться слишком далеко, так почему бы не использовать последовательность Фибоначчи, о которой идет речь c*phi^n?
Interjay
+1 за «это круто». Раньше я работал с программистами, которые всегда хотели вложить странности в Фибоначчи - это всегда было их «делом»
KevinDTimm
1
дубликат pm.stackexchange.com/questions/4251/…
HA
2
Этот вопрос кажется не по теме, потому что он о ...?
Адриано Репетти

Ответы:

78

Ряд Фибоначчи - это лишь один пример экспоненциальной шкалы оценки. Причина использования экспоненциальной шкалы исходит из теории информации.

Информация, которую мы получаем вне оценки, растет намного медленнее, чем точность оценки. Фактически он растет как логарифмическая функция. Это причина большей неопределенности для более крупных предметов.

Определение наиболее оптимального основания экспоненциальной шкалы (нормализации) на практике затруднено. База, соответствующая шкале Фибоначчи, может быть оптимальной, а может и не быть.

Вот более подробное объяснение математического обоснования: http://www.yakyma.com/2012/05/why-progressive-estimation-scale-is-so.html

Исак Гилберт
источник
4
Это более глубокое объяснение, на которое я надеялся. Спасибо за этот ответ.
asmaier 06
«
Небольшие
40

Из первых шести чисел последовательности Фибоначчи четыре простые. Это ограничивает возможности поровну разбить задачу на более мелкие задачи, чтобы несколько человек работали над ней параллельно. Это может привести к неправильному представлению о том, что скорость выполнения задачи может масштабироваться пропорционально количеству людей, работающих над ней. Серия 2 ^ n наиболее уязвима для такой проблемы. Последовательность Фибоначчи фактически заставляет пересматривать более мелкие задачи одну за другой.

УбийцаНасекомое
источник
7
Это интересная точка зрения. Но почему тогда для оценки не используется ряд простых чисел 1,2,3,5,7,11, ... вместо ряда Фибоначчи?
asmaier
2
Отличная идея. На самом деле они происходят достаточно часто, чтобы выбрать только те, которые примерно составляют [1,5–2,0] ^ n рядов. По общему признанию, числа Фибоначчи легче воссоздать из головы, но такие инструменты, как JIRA, позволяют указать любой набор значений.
KillerInsect
5
Другой момент - это расстояние между оценками. Чем больше времени вы оцениваете, тем меньше уверенности. Между 3-5 и 5-7 - одинаковая разница, подразумевающая одинаковую уверенность. Но когда вам нужно выбирать между 8 и 13 (больший разрыв), это заставляет вас действительно проверить, насколько вы уверены.
Крис
@asmaier Я думаю, это потому, что числа Фибоначчи экспоненциальны, тогда как простые числа линейны для небольшой выборки, которая обычно используется при оценке историй
icc97
17

Согласно этому гибкому блогу

«потому что они растут примерно с той же скоростью, с которой мы, люди, можем ощущать значимые изменения в величине».

Да правильно. Я думаю, это потому, что они добавляют атмосферу легитимности (математика Фибоначчи!) К тому, что, по сути, является очень высокоуровневым упражнением по определению размера (а не определению объема) (которое имеет ценность).

Но вы можете получить те же результаты, используя размер футболки ...

Ибрагим Башир
источник
1
Этот ответ почти точно такой же (ссылается на ту же ссылку и ту же цитату), что и ответ от @kaj, который был двумя месяцами ранее.
icc97
1
мне очень понравилось, как это процитировал этот человек. заставил меня понять мгновенно.
nishantbhardwaj2002,
15

Вы определенно хотите что-то экспоненциальное, чтобы вы могли выразить любое количество времени с постоянной относительной ошибкой. Точность вашей оценки также, скорее всего, будет пропорциональна вашей оценке.

Значит, вам нужно что-то: а) с целыми числами б) экспоненциальным в) легким

Теперь почему Фибоначчи вместо 1 2 4 8? Я предполагаю, что это потому, что фибоначчи растет медленнее. Это в золотом соотношении, и золотое соотношение = 1,61 ...

фулмикотон
источник
3
«Точность вашей оценки также, скорее всего, будет пропорциональна вашей оценке». Это правило статистики или люди обычно так поступают? Если вы используете числа Фибоначчи, вы предполагаете, что относительная ошибка оценки составляет примерно f (n-1) / f (n) = 1-золотое соотношение = 61%. Таким образом, если кто-то оценивает 5, люди предполагают, что это подразумевает относительную ошибку около 3, поэтому значительное увеличение сложности будет только 8 или выше. Однако почему предполагается, что относительная погрешность составляет около 60%? Это просто практическое правило?
asmaier
1
Чтобы ответить на мой собственный комментарий: Майк Кон (ноябрь 2005 г.). В статье «Гибкая оценка и планирование» говорится: «Исследования показали, что мы лучше всего умеем оценивать вещи, которые укладываются в один порядок величины (Miranda 2001; Saaty 1996)».
asmaier 06
1
Миранда (2001): «Улучшение субъективных оценок с помощью парных сравнений» говорит: «Я провела неофициальный опрос среди коллег; 30 человек из разных стран, как из промышленности, так и из академических кругов, внесли свой вклад в шкалу. Результаты показывают, что соответствие между размером и словесное описание в области программного обеспечения ближе к описанию, приведенному в таблице 3, чем к описанию Саати ". И в этой таблице мы видим, что что-то называется «немного больше», если оно составляет 125% от базового размера, и называется «больше», если оно составляет 175% от базового размера.
asmaier 06
1
Следующее число Фибоначчи составляет 161% от прежнего числа Фибоначчи, поэтому в таблице Мирандаса оно находится между «немного большим» и «большим». Кажется, что этот неформальный обзор является корнем того, почему мы используем числа Фибоначчи, потому что их соотношение ближе к тому, что мы имеем в виду, если мы говорим, что что-то больше.
asmaier 06
@asmaier Я думаю, вам следует добавить эти комментарии в качестве отдельного ответа, они отличные, или, возможно, на связанный вопрос PM.SE, поскольку он, к сожалению, заблокирован.
icc97
7

Последовательность Фибоначчи - лишь одна из нескольких, которые используются в покере планирования проектов.

Трудно точно оценить большие объемы работы, и легко увязнуть в дискуссиях о часах и днях, если ваши цифры слишком «реалистичны».

Мне нравится объяснение на http://www.agilelearninglabs.com/2009/06/story-sizing-a-better-start-than-planning-poker/ , а именно, ряд Фибоначчи представляет собой набор чисел, которые мы можем интуитивно различать между ними как разной величины.

Кадж
источник
4

Я использую Фибоначчи по нескольким причинам:

  • По мере того, как задача становится больше, детали становится труднее понять
  • Оценка задачи - это количество часов, в течение которых любой член команды должен выполнить задачу.
  • Не все в команде будут иметь одинаковое количество опыта для выполнения конкретной задачи, что тоже увеличивает неопределенность.
  • Человек устает от более крупной и потенциально более сложной задачи. В то время как задача вдвое сложнее для компьютера решается в два раза быстрее, для разработчика может потребоваться намного больше времени.

Суммируя все неопределенности, мы теряем уверенность в том, какие часы должны быть на самом деле. В конечном итоге это будет проще, если мы сможем просто оценить, больше / меньше ли эта задача, чем другая, для которой мы уже дали оценку. По мере увеличения размера / сложности задачи также усиливается влияние неопределенности. Я бы с радостью оценил 13 часов для задачи, которая кажется вдвое большей, чем та, которую я ранее оценил в 5 часов.

Крис Чоу
источник