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Kriterium
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird.Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben.
Komplexitätunterschiedlich
MittelNiedrigHoch
Zeitunterschiedlich
10-30 min je Item1-2 h30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
1-82-81-8
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, LernreportForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
SchätzungUnsicherheitPrognose
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
PrognoseFlowDelivery
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Oft zusammen betrachtet

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