《统计学》案例--集值统计分析
集值统计方法在项目风险概率估计中的应用
1、问题的提出
通过识别某软件项目的9个风险因素：需求风险A1、资源风险A2、设计风险A3、开发风险A4、接口风险A5、管理风险A6、测试风险A7、使用风险A8、保障风险A9。现对某软件项目风险发生概率值进行估计。
2、数据的收集
请专家根据估计概率参考说明对每一个项目风险因素发生概率给出一个大致范围，，以期得到相对客观的概率估计值。风险发生概率的参考说明如下表所示.
表：风险发生概率的参考说明表
如下表表风险因素栏，请5位相关专家对各风险因素发生的概率进行估计，估计数值如表数据栏所示。
表：某软件项目风险概率专家评估数值表
3、方法的确定
对数据进行集值统计计算其中估计数值均为区间估计值,这样可以最大限度包含专家估计时的思维模式，涵盖专家最真实的估计判断，可以使得估计结果更加客观合理，从而风险分析的结果更趋于真实科学。假设共有n位专家，每位专家对风险概率大小的判断是一个区间估计值，记为（k表示第k位专家），根据风险概率值的计算方法对每一个风险因素均有：
按此公式每一个风险因素的概率综合估计值填写在该行最后一列，最终计算结果如表中所示.进而对每一风险因素概率估计数值进行可信性检验，，即每一行数据按公式：
表：某软件项目风险概率专家评估数值表
风险因素
各因素概率综合估计值
离散度
A1
78
5.54
A2
74
4.14
A3
60
3。51
A4
64
4.15
A5
90
3。51
A6
40
2。63
A7
50
47.62
A8
94
1。53
A9
71
2.69
4、结果分析
经计算该次估计结果数据除A7外,其他风险因素的概率估计值离散度g值均较小，说明对该某型火控系统软件的风险因素发生概率专家的估计值比较集中，是可信的,数据可用.
离散度g越小，专家的估计值可信性越高,也即该估计值越能反映该风险因素发生的实际概率。运用集值统计方法可以客观处理估计信息，从而减少量化过程中的随机误差，使估计值的量化更加合理。
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