Über den Service
ÜbersetztPunkteschätzungen sind standardmäßig irreführend. Eine einzelne Zahl für Einnahmen, Projektkosten oder Startdatum verbirgt die gesamte Bandbreite der Ergebnisse, die tatsächlich für Ihre Entscheidung wichtig sind. Ich baue probabilistische Modelle in Squiggle — einer Sprache, die für Schätzungen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen entwickelt wurde — damit Ihre Vorhersagen die gesamte Streuung zeigen, anstatt einer praktischen Zahl.
Sie erhalten ein funktionierendes Squiggle-Modell, das auf Ihr Problem zugeschnitten ist. Ich kodifiziere Ihre Annahmen als Verteilungen (lognormal, normal, gleichmäßig, beta, Mischungen oder Punktwerte, wo es ehrlich ist), verknüpfe sie mit echter Aufgabenlogik und führe das Modell aus, damit Sie Mediane, Konfidenzintervalle und die Wahrscheinlichkeit der Ergebnisse sehen, die Ihnen wichtig sind. Typische Anwendungen: Budgetierung und Kosten-Nutzen-Analyse, Zeitplan- und Aufwandsschätzung, Umsatz- und Wachstumsprognosen, Risikoberechnung und erwarteter Wert, Vergleich von Optionen unter Unsicherheit.
Das Ergebnis umfasst einen kommentierten Squiggle-Quellcode, eine kurze Beschreibung jeder Annahme und Datenquelle, Diagramme der wichtigsten Verteilungen und eine Anleitung, damit Ihr Team Eingaben ändern und die Berechnung selbst erneut durchführen kann. Ich kann das Modell für Squiggle Hub formatieren oder einbetten und auch eine Sensitivitätsanalyse hinzufügen — welche Eingaben das Ergebnis am meisten beeinflussen.
Beschreiben Sie die Entscheidung, die Sie treffen, und alle Daten oder Experteneinschätzungen, die Sie haben — selbst grobe Bereiche sind in Ordnung, um zu beginnen. Ich werde sie in ein transparentes Modell umwandeln, das Sie verteidigen, aktualisieren und wiederverwenden können. Klare Struktur, ehrliche Unsicherheit und keine falsche Präzision.
Sie erhalten ein funktionierendes Squiggle-Modell, das auf Ihr Problem zugeschnitten ist. Ich kodifiziere Ihre Annahmen als Verteilungen (lognormal, normal, gleichmäßig, beta, Mischungen oder Punktwerte, wo es ehrlich ist), verknüpfe sie mit echter Aufgabenlogik und führe das Modell aus, damit Sie Mediane, Konfidenzintervalle und die Wahrscheinlichkeit der Ergebnisse sehen, die Ihnen wichtig sind. Typische Anwendungen: Budgetierung und Kosten-Nutzen-Analyse, Zeitplan- und Aufwandsschätzung, Umsatz- und Wachstumsprognosen, Risikoberechnung und erwarteter Wert, Vergleich von Optionen unter Unsicherheit.
Das Ergebnis umfasst einen kommentierten Squiggle-Quellcode, eine kurze Beschreibung jeder Annahme und Datenquelle, Diagramme der wichtigsten Verteilungen und eine Anleitung, damit Ihr Team Eingaben ändern und die Berechnung selbst erneut durchführen kann. Ich kann das Modell für Squiggle Hub formatieren oder einbetten und auch eine Sensitivitätsanalyse hinzufügen — welche Eingaben das Ergebnis am meisten beeinflussen.
Beschreiben Sie die Entscheidung, die Sie treffen, und alle Daten oder Experteneinschätzungen, die Sie haben — selbst grobe Bereiche sind in Ordnung, um zu beginnen. Ich werde sie in ein transparentes Modell umwandeln, das Sie verteidigen, aktualisieren und wiederverwenden können. Klare Struktur, ehrliche Unsicherheit und keine falsche Präzision.
