PERT.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Kütle varyansı için hipotez testi
Advertisements

GİRİŞ BÖLÜM:1-2 VERİ ANALİZİ YL.
Simülasyon Teknikleri
ZAMAN SERİLERİ -1 ÖNGÖRÜ :
Portföy oluşturulurken göz önünde bulundurulması gereken diğer bir gösterge de “Değişim Katsayısıdır” *Değişim katsayısı,her birim getiri için riski ölçer.
POWER ANALİZİ.
İki kütle ortalamasının farkının güven aralığı
PROJE YÖNETİMİ Doç.Dr.Aydın Ulucan.
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Farklı örnek büyüklükleri ( n ) ve farklı populasyonlar için ’nın örnekleme dağılışı.
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
İhalelerde Uygun Teklif Bedelinin Grafikler ve Regresyon Analizi Yardımı ile Belirlenmesi.
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
Hafta 10: Sürekli Rassal Değişkenler (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
Hafta 07: Kesikli Değişkenler (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Hafta 03: Verinin Numerik Analizi (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
C KONTROL GRAFİĞİ c = Birim başına düşen kusur sayısı
Proje ve girişim zamanlarının hesaplanması
MODERN PORTFÖY TEORİSİ
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Analitik Verilerin Değerlendirilmesi  Ortalama Değer tekrarlanan ölçüm sonuçlarının toplamının toplam ölçüm sayısına bölünmesiyle elde edilen sayıdır.
İSTATİSTİK A. G E N E L B İ L G İ. İstatistik, elde edilen bir grup verinin belli hesaplama yöntemiyle objektif değerlendirilmesidir. Hedef - anlam vermek.
TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ ÖRNEKLEME DAĞILIMI
KOŞULLU ÖNGÖRÜMLEME.
Değişkenlik Ölçüleri.
STANDART SAPMA STANDART SAPMA.
Yaygınlık Ölçüleri Bir dağılımdaki değerlerin ortalamaya olan uzaklıkları farklılıklar gösterir. Bu farklılıkların derecesi dağılımın yaygınlığı kavramını.
ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
Beklenen Getirinin ve Riskin Ölçülmesi
PORTFÖY OPTİMİZASYONU
B- Yaygınlık Ölçüleri Standart Sapma ve Varyans Varyasyon Katsayısı
1 İki Kutuplu Doğrudan Dizili Ultra Geniş Bant İşaretlerin CM1-CM4 Kanal Modelleri Üzerindeki Başarımları Ergin YILMAZ, Ertan ÖZTÜRK Elektrik Elektronik.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
Hafta 08: Binom Dağılımı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Z ve T puanları Yrd. Doç. Dr. Cenk Akbıyık.
Hafta 05: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Tüketim Gelir
HATA TİPLERİ Karar H0 Doğru H1 Doğru H0 Kabul Doğru Karar (1 - )
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Yrd. Doç. Dr. Hamit ACEMOĞLU
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
ÖNGÖRÜMLEME (Forecasting)
İSTATİSTİK UYGULAMALARI
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Bölüm 07 Sürekli Olasılık Dağılımları
Uygulama 3.
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
İSTATİSTİK YGULAMALARI: SINAVA HAZIRLIK
KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Regresyon Analizi İki değişken arasında önemli bir ilişki bulunduğunda, değişkenlerden birisi belirli bir birim değiştiğinde, diğerinin nasıl bir değişim.
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
İSTATİSTİKTE TAHMİN ve HİPOTEZ TESTLERİ İSTATİSTİK
Sürekli Olasılık Dağılımları
1 İ STATİSTİK II Tahminler ve Güven Aralıkları - 1.
Proje Zaman Yönetimi Proje Yönetimi.
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
Uygun örneklem SayISI hesaplama Power (güç) analİzİ
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
B- Yaygınlık Ölçüleri Standart Sapma ve Varyans Değişim Katsayısı
SAĞLIK KURUMLARINDA KARAR VERME YÖNTEMLERİ
Tüketim Gelir
FENOTİPİK VARİYASYON VP = VG + VE
OLASILIK DAĞILIMLARI Bu kısımda teorik olasılık dağılımları incelenecektir. Gerçek hayatta birçok olayın dağılımı bu kısımda inceleyeceğimiz çeşitli olasılık.
Sunum transkripti:

PERT

Bir önceki bölümde incelediğimiz CPM yaklaşımı tüm faaliyetlerin sürelerinin kesin olarak bilindiğini varsaymaktadır. Oysa bu her zaman mümkün olamamaktadır. PERT yaklaşımında ise faaliyet süreleri üç-süre tahminli rassal değişken olarak alınır. Bu yaklaşımda her faaliyet için aşağıda gösterilien üç adet süre tahmin edilir; ai : faaliyeti gerçekleştirmek için gereken iyimser (optimistik) süre mi : faaliyeti gerçekleştirmek için gereken olası süre bi : faaliyeti gerçekleştirmek için gereken kötümser (pesimistik) süre

Faaliyet sürelerinin ortalama ve standart sapma değerleri ise Beta dağılımı temel alınarak aşağıdaki formüllerle hesaplanır. Ortalama Tamamlanma Süresi: Satandart Sapma: Varyans:

Gerekli İzinlerin Alınması BTZ İnşaat Faaliyet Adı Önceki İyimser Süre (a) Olası Süre (m) Kötümser Süre (b) A Gerekli İzinlerin Alınması - 2 3 4 B Bütçe Hazırlıkları C Temel Atma A,B 7 D Kaba İnşaat 5 9 E Dış Tesisat 11 F Elektrik İşleri 10 G İçTesisat 6 H Dış Boya I İç Boya F,H J Bahçe İşleri K Teslimat I,J

Projenin beklenen süresi, P = A + C + D + E + G + H + I + K = 3 + 3.5 + 7 + 5 + 6.5 + 3 + 5 + 3 = 36 haftadır. Projenin varyansı, vP = vA + vC + vD + vE + vG + vH + vI + vK = 0.111 + 0.694 + 0.445 + 1.777 + 0.694 + 0.111 + 0.111 + 0.111 = 4.053 dür. Projenin standart sapması, haftadır.

Bu kısımın başında açıklanan varsayımlar doğrultusunda BTZ inşaat projesi tamamlanma süresi ortalaması 36 hafta, standart sapması 2.013 hafta olan normal dağılıma uygunluk gösterecektir. Proje tamamlanma süresi rassal bir değişken olduğundan, proje yöneticisi belli senaryoların gerçekleşme olasılıklarını hesaplayabilir.

Yukarıdaki 0. 3340 değerini, z tablosundan 0 Yukarıdaki 0.3340 değerini, z tablosundan 0.97 değerine bakarak bulduk. Z değerimiz –0.97 olduğu için de 0.5’den çıkarttık. Böylece projenin 34 haftayı geçmeden bitirme olasılığının %16.1 olduğunu elde ettik.

Crashing FAALİYET NS NM KS KM A 5 2000 2 6500 Şekil 8.21. Süre Maliyet ilişkisi grafiği. KISALTILMIŞ NORMAL Eğim; m KM NM KS NS süre maliyet

Doğrusal programlama modelinin karar değişkenleri şu şekilde tanımlanacaktır. Ti: i faaliyetinin başlangıç süresi i = A,B,..,I hi: i faaliyetinin süresindeki kısaltma miktarı i = A,B,..,I

Min. 1500.hA + 3000.hB + 500.hC + 2500.hD + 667.hE + 1000.hF + 2000.hG + 1000.hH + 3000.hI TB – TA > 3 – hA TC – TB > 4 – hB TD – TB > 4 – hB TE – TC > 6 – hC TF – TC > 6 – hC TF – TD > 10 – hD TG – TD > 10 – hD TH – TF > 4 – hF TH – TG > 6 – hG TI – TE > 12 – hE TI – TH > 8 – hH hA < 1 hA < 2 hA < 4 hA < 4.5 hA < 3 TI + 5 – HI < 30 Ti, hi > 0 i=A, B, .. ,I