プロジェクトのデータ解析と見積り研究会概要 プロジェクトの規模 工数 コスト 工期 品質 リスクなどの測定量を正しく分析し活用するためのデータ解析の手法を学び見積りおよびプロジェクト計画への活用を目的として研究する. 背景 目的とそのフォーカス分野 : プロジェクトの規模 工数 コスト 工期 品質

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314 図 10.1 分析ツールの起動 図 10.2 データ分析ウィンドウ [ データ ] タブに [ 分析 ] がないときは 以下の手順で表示させる 1. Office ボタン をクリックし Excel のオプション をクリックする ( 図 10.3) 図 10.3 Excel のオプション

13章 回帰分析

Transcription:

プロジェクトのデータ解析と 見積り研究会の紹介 ( 略称 : PDA 研究会 ) 2017 年 3 月 1 日 (C) 2012-2017 PM 学会 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 1

プロジェクトのデータ解析と見積り研究会概要 プロジェクトの規模 工数 コスト 工期 品質 リスクなどの測定量を正しく分析し活用するためのデータ解析の手法を学び見積りおよびプロジェクト計画への活用を目的として研究する. 背景 目的とそのフォーカス分野 : プロジェクトの規模 工数 コスト 工期 品質 リスクなどの プロジェクトのマネジメントに関係する諸量を定量的に把握し 見積りおよびプロジェクト計画に活用したいという要望が増大している しかしながら プロジェクトの測定量を正しく分析し活用するためには データ解析の知識が必須となる また 見積り関しては様々な理論やツールがあり これらのすべてを理解し活用するのは容易ではない 本研究会は上記の状況に対応し IT プロジェクトのデータ解析と見積り精度の向上 プロジェクト計画への活用を目的として学習 研究を行い プロジェクト担当者が容易に活用できることに留意し その成果を具体的に示すことでプロジェクトマネジメントに貢献することをめざす 2 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と 積り研究会プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA 研究会 ) 2

活動概要 1. 統計活用セミナー ( 基礎的学習 ) 完了 2. Excel 統計 ( 書籍活用研究 ) 完了 3. CEBoKの活用研究 完了 4. 要求の仕様化技術の活用研究 継続中 5. R 言語の学習と活用 継続中 6. アナリティクス手法の学習と活用 継続中 7. ソフトウェアメトリクス統計分析 継続中 8. QCDRの予測と管理 継続中 9. 論文投稿 継続中 3プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA ) 3

活動形態 1. 月 1 回の会合 ( 参加企業の会議室などを利用 ) 2. 統計の基礎から応用までを学習 3. 実践に活用可能なコンテンツの開発 4. 学習の成果または研究成果発表の場を提供 参加者はメンバーが開発した各種資料を活用できます 4プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA ) 4

Excel 統計 ( 書籍活用研究 ) No. 学習内容 書籍 1: らくらく統計解析書籍 2: Excel 関数書籍 3: 回帰分析書籍 4: 図解統計学解説関数またはアドイン解説関数またはアドイン解説関数またはアドイン解説関数またはアドイン 1 統計的方法活用への道 2 確率の初歩 * * 3 確率と期待値 4 事象と確率変数 5 条件付き確率 ( ベイズの定理 ) 累積度数グラフ 6 平均とバラツキ AVERAGE AVERAGE 分析ツール 7 平均値 分析ツール 8 加重平均と幾何平均 分析ツール 9 分散と標準偏差 正規分布 VAR,STDEV 分析ツール 10 変動係数 11 平均値と分散の計算 正規分布 分析ツール 12 属性の数量化 分析ツール 13 最大値と最小値 MAX MIN MAX MIN 分析ツール 14 中央値とレンジ MEDIAN MEDIAN 分析ツール 15 最頻値 ( モード ) MODE2( アドイン ) MODE 分析ツール 16 歪度と尖度 ( ひずみ とがり ) SKEW,KURT 17 度数分布 * * 18 ヒストグラム ヒストグラム FREQUENCY 分析ツール 19 幹葉図 ドットプロット 20 累積度数グラフ 累積度数グラフ 21 パーセント点 22 相関 * * 23 相関 回帰の意味 ( 直値 ) 24 相関 回帰の意味 ( 対数変換 ) 25 擬似相関 26 相関図と相関係数 散布図 CORREL 分析ツール 27 相関係数の計算 28 共分散 29 相関係数についての注意クロス集計表 31 母集団と標本 * * 32 母集団と標本 33 離散分布からの標本抽出 * * 34 ベルヌーイ分布 35 2 項分布 36 2 項分布からの標本抽出 37 割合の期待値と分散 38 ポアソン分布 39 ポアソン分布の期待値と分散 5 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 5

統計活用セミナー ここでは 一部を紹介します 6プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA ) 6

統計的方法 ~ 活用への道 どれくらいわかりますか? 芝浦工業大学 オープンテクノカレッジ より引用 7 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA 研究会 ) 7

家族に関する俗説 (1/3) 男女はほとんど同じ確率で生まれるのだから 女の子である確率は 1/2 に違いない ブラウンさんには二人の子がいます そのうち少なくとも一人は男の子です もう一人の子が女の子である確率はいくつでしょう スティーブン セン 確率と統計のパラドックス より引用 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 8

家族に関する俗説 (2/3) 確率は同じなのに もらうほうが多いので賭ける方が得! 男の子だったら 5 万円払います 女の子だったら 4 万円いただきます 賭けますか? (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 9

家族に関する俗説 (3/3) ほとんど人が 女の子である確率は 1/2 と考えます しかし 正しい確率は 2/3 です 信じられない! (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 10

CEBoK の活用研究 日本コスト評価学会 (JSCEA) の CEBoK(Cost Estimating Body of Knowledge) を活用 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 11(C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA ) 11

信頼区間 JSCEA CEBoK より引用 b に対する 95% 信頼区間を計算するための方法を 問題の例を使用して説明します : 例 : Ŷ = 2.5 + 0.6 X α = 0.05 df = 5 2 = 3 このようにして 95% の信頼度で b の真の値がこの区間に含まれていると言う事が出来る = bˆ ± t stdev 95% α/2, df = 0.6 ± t 信頼区間 :.025,3 = ( 0.3,1.4) 0.3 = 0.6 ± 3.18 0.3 注 1: エクセルの TINV() 関数は 入力された値が両端に分かれていると仮定している為 α/2 の代わりに α を入力する必要がある 2.5% 2.5% SUMMARY OUTPUT -3.18 +3.18 Regression Statistics Multiple R 0.79 R Square 0.62 Adjusted R Square 0.50 Standard Error 2.5 Observations 5 t distr with 3 df エクセルでは : =TINV(0.05,3) 1 エクセルではそれぞれのパラメーターの 95% 信頼区間を計算してくれる ヒント : この結果は 直接 t( テスト ) と x( 係数 ) に関連している もしも 信頼区間がゼロを含む場合 係数は統計的に有意ではないと言える 12 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA 研究会 ) ANOVA df SS MS F Significan ce F Regression 1 29.8 29.8 4.9 0.11 Residual 3 18.2 6.1 Total 4 48 Coefficien ts Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 2.5 2.7 0.9 0.42-6.1 11.1 x 0.6 0.3 2.2 0.11-0.3 1.4 12 12

信頼帯 JSCEA CEBoK より引用 全ての X に対する信頼区間をプロットする時 信頼帯 と呼ぶ 2 本の双曲線が描かれる 20 15 Toy Problem: Confidence Interval vs X -3.18 標準偏差 95% Ŷ +3.18 標準偏差 10 5 0 0 5 10 15 20 Unit III -Module 8 注 : X が平均値から離れるにつれ 区間は拡がる 13 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA 研究会 ) 13

予測区間 JSCEA CEBoK より引用 X の値が与えられた時の Y の信頼区間を新たに知りたい時がしばしばあります これは予測区間と呼ばれ 数式は以下の通りです : t の分散は 以前計算したのと同じ棄却限界値を持つ 2 n + 1 (X - X) Ŷ ± tα/2, df SEE + 2 2 n X nx 25 20 15 10 5 Prediction Interval vs X X を固定した時の Y の標準偏差 ヒント : 予測区間は y ハットに対比して y の区間を示す 予測区間は 信頼区間よりも幅が広い事に注意 0-5 0 5 10 15 20-10 Unit III -Module 8 14 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA 研究会 ) 14

要求の仕様化技術の活用研究 要求の仕様化技術である USDM (Universal Specification Descripting Manner) で記述された仕様書をソフトウェアの規模計測に活用する方法を研究 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 15(C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA ) 15

話題沸騰ポットとは 外観 操作パネル部 胡麻印まほうびん 胡麻印まほうびん 話題沸騰ポット の要求仕様書は SESSAME が 組み込みソフトウェア技術者の教育に開発した要求仕様書です (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 16

話題沸騰ポットの計測 一つの製品では仕様の複雑さに伴うメトリクスの増加を計測できない! そこで 話題沸騰ポットの仕様の仕様から 以下の 3 種類の製品の仕様を定義する 1 低機能ポット 基本的な機能のみを持つポット 2 中機能ポット ロック解除 蓋センサーの機能を追加 3 高機能ポット キッチンタイマー 3 段階保温温度の機能を追加 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 17

USDM に従った仕様書 UDSM pot-210 pot-220 コンセントの抜き差しで ポットを利用できない状態 / 利用できる状態にする pot-210-11 コンセントを差し込むと 設定値にはデフォルト値がセットされ ポットが機能する状態 ( アイドル ) になる pot-210-12 コンセントを抜くと ポットは蓋の開け閉め以外は何も機能しなくなる アイドルの状態で 蓋を閉じたら 水位を確認し 条件に合えば沸騰行為をする 蓋センサが3sec 以上 onとなったら 蓋が閉じられたと判断 pot-220-11 する pot-220-21 蓋が閉じられ 水量が適正な場合 沸騰行為をする (A) pot-220-31 蓋が閉じられても 水量が異常な場合な場合 状態はアイドルのままである USDM に従った仕様書は記述の粒度が均一になる (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 18

論文投稿 1. PM 学会 2011 年度秋季研究発表大会プロジェクトの見える化と予測に基づく定量的管理の実現 2. PM 学会誌 (2011 年 10 月号 ) 解説記事ソフトウェア開発プロジェクトの計数管理フレームワークによる定量的管理 3. PM 学会 2014 年度春季研究発表大会 CEBoK を活用したコストとスケジュールのリスク分析 4. PM 学会 2016 年度春季研究発表大会要求の仕様化技術に伴うメトリクスの分析と活用 参加者は論文や記事の詳細を知ることができます 19 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA ) 19

メンバー No 氏名 所属 備考 1 梶山昌之 株式会社ワイハット 主査 2 楠本真二 大阪大学 副主査 3 小川純平 株式会社日立製作所 幹事 4 藤井英章 日本アイ ビー エム株式会社 5 吉田賢吾 三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社 6 大岩佐和子 財団法人経済調査会 7 押野智樹 財団法人経済調査会 8 安藤也寸子日本アイ ビー エム株式会社 9 鈴木圭一 富士フィルム 10 柏知 日本アイ ビー エム株式会社 11 藤木淳夫 株式会社 DTS 12 石井祐介 株式会社 DTS 13 岡野麻子 三菱スペース ソフトウエア株式会社 14 馬崎哲 シュルンベルジェ株式会社 募集中! データ解析の実力が身につく研究会です 20 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 (PDA ) 20

参加者募集中 参加希望の方は下記までご連絡ください 梶山昌之 kajiyama@yhat.co.jp 募集中! データ解析の実力が身につく研究会です (C) 2012-2017 プロジェクトのデータ解析と見積り研究会 21