Sobre o serviço
TraduzidoEstimativas pontuais mentem por padrão. Um único número para receita, custo do projeto ou data de lançamento oculta toda a gama de resultados que realmente importa para sua decisão. Eu construo modelos probabilísticos em Squiggle — uma linguagem projetada para estimativas e distribuições de probabilidade — para que suas previsões mostrem toda a amplitude em vez de um único número conveniente.
Você recebe um modelo Squiggle funcional adaptado ao seu problema. Eu codifico suas suposições como distribuições (lognormal, normal, uniforme, beta, misturas ou valores pontuais onde é honesto), as vinculo com a lógica real da tarefa e executo o modelo para que você veja medianas, intervalos de confiança e a probabilidade de resultados que você se importa. Usos típicos: orçamento e análise de custo-benefício, estimativa de cronograma e esforço, previsões de receita e crescimento, cálculo de risco e valor esperado, comparação de opções sob incerteza.
O entregável inclui um código-fonte Squiggle comentado, uma breve descrição de cada suposição e fonte de dados, gráficos das principais distribuições e um guia para que sua equipe possa alterar entradas e recalcular por conta própria. Eu posso formatar o modelo para o Squiggle Hub ou incorporá-lo, e também adicionar análise de sensibilidade — quais entradas mais afetam o resultado.
Descreva a decisão que você está tomando e quaisquer dados ou palpites de especialistas que você tenha — até mesmo intervalos aproximados são bons para começar. Eu transformarei isso em um modelo transparente que você pode defender, atualizar e reutilizar. Estrutura clara, incerteza honesta e sem precisão falsa.
Você recebe um modelo Squiggle funcional adaptado ao seu problema. Eu codifico suas suposições como distribuições (lognormal, normal, uniforme, beta, misturas ou valores pontuais onde é honesto), as vinculo com a lógica real da tarefa e executo o modelo para que você veja medianas, intervalos de confiança e a probabilidade de resultados que você se importa. Usos típicos: orçamento e análise de custo-benefício, estimativa de cronograma e esforço, previsões de receita e crescimento, cálculo de risco e valor esperado, comparação de opções sob incerteza.
O entregável inclui um código-fonte Squiggle comentado, uma breve descrição de cada suposição e fonte de dados, gráficos das principais distribuições e um guia para que sua equipe possa alterar entradas e recalcular por conta própria. Eu posso formatar o modelo para o Squiggle Hub ou incorporá-lo, e também adicionar análise de sensibilidade — quais entradas mais afetam o resultado.
Descreva a decisão que você está tomando e quaisquer dados ou palpites de especialistas que você tenha — até mesmo intervalos aproximados são bons para começar. Eu transformarei isso em um modelo transparente que você pode defender, atualizar e reutilizar. Estrutura clara, incerteza honesta e sem precisão falsa.
