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例解:过程性能模型的概念辨析
18 2024-10-02
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文章来源:
麦哲思科技任甲林
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文章摘要:CMMI模型中的过程性能模型(PPM)
在CMMI模型的4和5级中,建立过程性能模型(PPM)是必要的。PPM是基于历史数据预测未来性能的量化模型。它涉及可测量的过程或工作产品属性之间的关系,并可通过“what-if”分析帮助规划和解决问题。PPM可以通过统计、概率或模拟模型预测中间或最终结果,并能体现结果的预期范围和变异。
过程性能模型的判定需要满足以下五个要点:
- 定量模型:PPM必须是定量模型,如果用相对数据预测,需转换为概率问题。
- 实用性:模型应基于组织自身历史数据,反映本组织的性能因果规律。
- 可控性:模型中的输入因子必须是可控的,即可以人为设定其数值。
- 区间预测:PPM对结果的预测应为一个区间,而不是单一数值。
- 因果规律:输入和输出之间必须存在因果关系,改变输入能够影响输出。
通过分析多个案例,可以看出:不是所有模型都符合PPM的标准。例如,软件工作量与软件规模的模型不是一个PPM,因为软件规模不是可控因子。而将人员能力水平和开发方法作为可控变量的模型可以视为PPM。需要注意的是,有些模型即使不符合PPM的条件,仍然可以作为预测模型来使用,但不能用于控制过程。
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麦哲思科技任甲林
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麦哲思科技(北京)有限公司总经理 敏捷性能合弄模型评估师 认证的Scrum Master 认证的大规模敏捷顾问SPC CMMI高成熟度主任评估师 COSMIC MPC,IAC 成员,中国分部主席
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