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Distribución PERT

En probabilidad y estadística , las distribuciones PERT son una familia de distribuciones de probabilidad continuas definidas por los valores mínimo ( a ), más probable ( b ) y máximo ( c ) que puede tomar una variable. Es una transformación de la distribución beta de cuatro parámetros con un supuesto adicional de que su valor esperado es

Por lo tanto, la media de la distribución se define como el promedio ponderado de los valores mínimo, más probable y máximo que puede tomar la variable, con cuatro veces el peso aplicado al valor más probable. Esta suposición sobre la media fue propuesta por primera vez en Clark, 1962 [1] para estimar el efecto de la incertidumbre de las duraciones de las tareas en el resultado de un cronograma de proyecto que se evalúa utilizando la técnica de evaluación y revisión del programa , de ahí su nombre. Las matemáticas de la distribución resultaron del deseo de los autores de hacer que la desviación estándar sea igual a aproximadamente 1/6 del rango. [2] [3] La distribución PERT se usa ampliamente en el análisis de riesgos [4] para representar la incertidumbre del valor de alguna cantidad donde uno se basa en estimaciones subjetivas, porque los tres parámetros que definen la distribución son intuitivos para el estimador. La distribución PERT se presenta en la mayoría de las herramientas de software de simulación.

Comparación con la distribución triangular

Comparación de curvas de densidad para las distribuciones de probabilidad triangulares y PERT

La distribución PERT ofrece una alternativa [5] al uso de la distribución triangular que toma los mismos tres parámetros. La distribución PERT tiene una forma más suave que la distribución triangular . La distribución triangular tiene una media igual al promedio de los tres parámetros:

que (a diferencia de PERT) pone el mismo énfasis en los valores extremos que normalmente son menos conocidos que el valor más probable y, por lo tanto, es menos confiable. La distribución triangular también tiene una forma angular que no coincide con la forma más suave que caracteriza el conocimiento subjetivo.

La distribución PERT modificada

Comparación de curvas de densidad para las distribuciones PERT modificadas con diferentes pesos

La distribución PERT asigna una probabilidad muy pequeña a los valores extremos, en particular al extremo más alejado del valor más probable si la distribución está fuertemente sesgada. [6] [7] La ​​distribución PERT modificada [8] se propuso para proporcionar un mayor control sobre la cantidad de probabilidad asignada a los valores de cola de la distribución. La distribución PERT modificada introduce un cuarto parámetro que controla el peso del valor más probable en la determinación de la media:

Por lo general, se utilizan valores entre 2 y 3,5 para y tienen el efecto de aplanar la curva de densidad; el PERT sin modificar utilizaría . Esto es útil para distribuciones muy sesgadas donde las distancias y son de tamaños muy diferentes.

La distribución PERT modificada se ha implementado en varios paquetes de simulación y lenguajes de programación:

Referencias

  1. ^ Clark CE (1962) El modelo PERT para la distribución de una actividad. Investigación de operaciones 10, págs. 405-406
  2. ^ "Distribución PERT". Vose Software. 2 de mayo de 2017. Consultado el 16 de julio de 2017 .
  3. ^ Distribuciones univariadas continuas - 2.ª edición (1995). Johnson K, Kotz S y Balakkrishnan N. (Sección 25.4)
  4. ^ Fundamentos de gestión de proyectos: 5.ª edición (2013). Capítulo 6 del Project Management Institute
  5. ^ Modelado y análisis de simulación (2000). Law AM y Kelton WD. Sección 6.11
  6. ^ Riesgo empresarial y modelado de simulación en la práctica (2015). M. Rees. Sección 9.1.8
  7. ^ Análisis de riesgos: una guía cuantitativa: 3.ª edición (2008) Vose D
  8. ^ Paulo Buchsbaum (9 de junio de 2012). «Simulación Pert modificada» (PDF) . Greatsolutions.com.br . Archivado desde el original el 23 de diciembre de 2018. Consultado el 14 de julio de 2017 .
  9. ^ "Distribución PERT modificada". Vose Software. 2 de mayo de 2017. Consultado el 16 de julio de 2017 .
  10. ^ "Distribuciones de probabilidad utilizadas en Tamara". Vose Software. 2 de mayo de 2017. Consultado el 16 de julio de 2017 .
  11. ^ "PERTDistribution—Documentación del lenguaje Wolfram". Reference.wolfram.com . Consultado el 16 de julio de 2017 .
  12. ^ "Paquete 'mc2d'" (PDF) . 6 de marzo de 2017. Consultado el 16 de diciembre de 2020 .
  13. ^ "PertDist". 6 de diciembre de 2020. Consultado el 5 de enero de 2021 .