项目挣值管理的方法的基本思想

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项目挣值管理的应用

标签:文库时间:2025-02-16
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项目挣值管理的应用

摘要:作为现代项目管理体系中的一个重要的工具,项目挣值管理提供一种综合了项目范围、进度和成本进行综合集成管理的有效方法。项目挣值管理的发展与项目管理的发展是并行的。本文在对项目和项目管理的相关理论、项目管理知识体系的结构和项目挣值管理的相关理论进行综述的基础上,详细阐述了挣值管理的各个基本参数概念和计算方法,进而对如何利用这些参数对项目成本和进度的执行状况进行评估、分析和预测的理论方法进行了论述。 关键词:项目管理、挣值管理、成本差异、进度差异

引言

随着信息社会的演进和知识经济的发展,现代项目各要素之间的关联性越来越强,对项目集成管理的需求越来越高。对于建设行业而言,集成管理主要是要求企业能够以较低的成本、合理的工期、较好的质量完成项目目标。国内外的研究和实践表明,挣值管理技术是西方为解决项目管理问题在长期实践中总结出的一套较好的管理技术。

一、挣值管理的内涵

项目的挣值管理是用与进度计划、成本预算和实际成本相联系的三个独立的变量,进行项目绩效测量的一种方法。它比较计划工作量、WBS的实际完成量(挣得)与实际成本花费,以决定成本和进度绩效是否符合原定计划。所以,相对其他方法,它是更适合项目成本管理的测量与评价方法。挣值管

项目管理作业-挣值-2013

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项目管理作业——成本管理

练习:某项目的预算分配见表1,到第6周时实际发生成本见表2,各项任务完成的比例见表3。

1 试画出项目的PV、AC、EV曲线,并分析项目的状态。 2 计算CV、SV、CPI、SPI指标;并使用三种方法计算EAC。

解:

1.试画出项目的PV、AC、EV曲线,并分析项目的状态。(下表红字是要学生计算的,曲线是根据表中的红字画出来的!!)

表1 每期预算分配(画PV曲线)

BAC 1 10 2 15 10 25 3 5 10 15 50 4 10 10 60 5 20 5 25 6 10 5 15 7 10 25 35 8 5 5 10 9 5 5 10 20 20 任务1 30 任务2 70 任务3 40 任务4 30 累计 合计 170 10 10 35 85 100 135 145 150 170 表2 每期实际发生成本(画AC曲线) 1 2 3 8 4 5 5 6 5 AC 任务1 10 16 任务3 任务4

项目成本管理之项目管理挣值分析BCWP

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项目管理挣值分析及应用

? 项目的挣值管理

挣值管理(Earned Value Management,EVM),是用与进度计划、成本预算和实际成本相联系的三个独立的变量,进行项目绩效测量的一种方法。它比较计划工作量、WBS(工作分解结构Work Breakdown Structure)的实际完成量(挣得)与实际成本花费,以决定成本和进度绩效是否符合原定计划。

挣值管理是项目管理的一种方法,主要用于项目成本和进度的监控

挣值通过项目开始时的计划与所完成的工作进行比较,给出了一个项目何时完工的估算,通过从项目已经完工的部分进行推算,项目经理可以估计出项目完工的时候,将会花费多少资源。

这项技术基于关键路径的概念。另一个项目绩效测量和管理技术是关键链,它使用的是缓冲管理。原因是挣值管理方法不能区别基于项目约束(例如:项目的关键链)的进度和基于非约束(例如:项目路径网络中的其他路径)的进度,这在某些时候会造成项目经理为了追求更好的挣值测量,而以关键任务成本来急于完成非关键的任务,导致项目完工的推延。这是一个局部最优的例子,问题在于缺乏局部测量与整体测量的从属关系。 为了在项目中应用挣值方法,项目经理需要下列首要数据: 工作分解

挣值管理案例 - 图文

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挣值管理的案例

(1) 情景

Juan Gonzales是公司项目经理,公司去年接到一个总价在1.1亿美元的项目,项目从今年1月开始进行,Juan是项目经理,项目代号是Star,项目预算为1亿美元。如果项目能如期完工,项目在未来一年将给公司带来7亿美元或者更多的收益,所以公司很重视这个项目,Juan需要直接向副总裁汇报工作。

Juan是项目所涉及技术领域的专家,在公司技术领域有很高的声誉,Juan是一个很积极、乐观的人。今天是4月5日了,Juan有10天时间准备内部评估报告,他准备了一份报告的提纲,首先包含广泛的新技术领域的成果,然后作一个简短的财务状况分析。在财务报告中,Juan认为完成了合同的25%,项目组花费了l/4预算,计2 500万美元。在进度方面,项目1、2月按计划完成任务,3月有些问题,进度落后了,不过Juan立即采取纠正措施,并带领项目组加班加点,在3月结束时,终于使工作回到正轨。最后,Juan相信项目在下次评估上,项目一定会超前。

Nick Carson是合同经理,他对于Juan能够在规定时间内组建一个优秀的项目团队并开始工作表示敬佩,但是Nick需要更详细的数据,以对项目做出更准确的评估。他向Juan要一份关于项目

回归分析的基本思想及其初步应用

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回归分析的基本思想及其初步应用

教学要求:通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用.

教学重点:了解线性回归模型与函数模型的差异,了解判断刻画模型拟合效果的方法-相关指数和残差分析.

教学难点:解释残差变量的含义,了解偏差平方和分解的思想. 教学过程:

一、复习准备: 1. 提问:“名师出高徒”这句彦语的意思是什么?有名气的老师就一定能教出厉害的学生吗?这两者之间是否有关?

2. 复习:函数关系是一种确定性关系,而相关关系是一种非确定性关系. 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,其步骤:收集数据?作散点图?求回归直线方程?利用方程进行预报. 二、讲授新课: 1. 教学例题:

① 例1 从某大学中随机选取8名女大学生,其身高和体重数据如下表所示: 2 3 4 5 6 7 8 编 号 1 165 157 170 175 165 155 170 身高/cm 165 57 50 54 64 61 43 59 体重/kg 48 求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程,并预报一名身高为172cm的女大学生的体重. (分析思路?教师演示?学

1.1《回归分析的基本思想及其初步应用》

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1.1 回归分析的基本思想及其初步应用

基础梳理

1.相关关系是一种非确定性关系,回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,函数关系是一种确定性关系.

2.在线性回归模型y=bx+a+e中,最小二乘法估计^a和^b就是未知参数a和b的最好估计,其计算公式如下:

^b=

,^a=

1n1n--,其中,x=?xi,y=?yi.

ni=1ni=1

另外,称为样本点的中心,回归直线一定过样本点中心.

3.衡量模型拟合效果.

(1)残差:对于样本点(x1,y1),(x2,y2),?,(xn,yn)而言,它们的随机误差为ei=yi-bxi-a,i=1,2,3,?,n,其估计值为^ei=yi-^yi=yi-^bxi-^a,i=1,2,?,n,^ei称为相应于点(xi,yi)的残差.

(2)残差图:我们可以利用图形来分析残差特性,作图时纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号、身高数据或体重估计值等,这样作出的图形称为残差图.

残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明选用的模型比较合适.这样的带状区域的宽度越窄,说明模型拟合精度越高.

(3)残差分析:可以通过残差发现原始数据中的可疑数据,判断

所建立模型的拟合效果.

(4)相关指数:计算公式是R2=

1.1《回归分析的基本思想及其初步应用》

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1.1 回归分析的基本思想及其初步应用

基础梳理

1.相关关系是一种非确定性关系,回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,函数关系是一种确定性关系.

2.在线性回归模型y=bx+a+e中,最小二乘法估计^a和^b就是未知参数a和b的最好估计,其计算公式如下:

^b=

,^a=

1n1n--,其中,x=?xi,y=?yi.

ni=1ni=1

另外,称为样本点的中心,回归直线一定过样本点中心.

3.衡量模型拟合效果.

(1)残差:对于样本点(x1,y1),(x2,y2),?,(xn,yn)而言,它们的随机误差为ei=yi-bxi-a,i=1,2,3,?,n,其估计值为^ei=yi-^yi=yi-^bxi-^a,i=1,2,?,n,^ei称为相应于点(xi,yi)的残差.

(2)残差图:我们可以利用图形来分析残差特性,作图时纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号、身高数据或体重估计值等,这样作出的图形称为残差图.

残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明选用的模型比较合适.这样的带状区域的宽度越窄,说明模型拟合精度越高.

(3)残差分析:可以通过残差发现原始数据中的可疑数据,判断

所建立模型的拟合效果.

(4)相关指数:计算公式是R2=

回归分析的基本思想及其初步应用(H)

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回归分析的基本思想及其初步应用(H)

1.1 回归分析的基本思想 及其初步应用

回归分析的基本思想及其初步应用(H)

温故知新不相关 两个变量的关系 函数关系 相关关系 非线性相关 函数关系中的两个变量间是一种确定性关系。 函数关系中的两个变量间是一种确定性关系。 相关关系是一种非确定性关系。 相关关系是一种非确定性关系。 线性相关

回归分析的基本思想及其初步应用(H)

例1、某大学中随机选取8名女大学生,其身高 某大学中随机选取8名女大学生, 和体重数据如下表所示. 和体重数据如下表所示.编号 体重/kg 体重/kg 1 48 2 57 3 50 4 54 5 64 6 61 7 43 8 59 身高/cm 身高/cm 165 165 157 170 175 165 155 170

求根据女大学生的身高预报体重的回归方程, 求根据女大学生的身高预报体重的回归方程, 并预报一名身高为172cm的女大学生的体重 的女大学生的体重. 并预报一名身高为 的女大学生的体重

回归分析的基本思想及其初步应用(H)

解:1、选取身高为自变量 ,体重为因变量 ,作散点图: 、选取身高为自变量x,体重为因变量y,作散点图:

2、由散点图知道身高和体重有比较好的线性相关关系, 、

29 回归分析的基本思想及其初步应用3

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回归分析的基本思想及其初步应用(第3课时)

一、 教学目标

(1) 知识与技能: 通过典型案例的探究,进一步了解回归的基本思想方法及初步应用;了解两个变量非线性相关关系.

(2) 过程与方法: 让学生体会统计方法的特点;让学生体会可以借助于线性回归模型研究呈非线性关系的两个变量之间的关系.

(3) 情感态度与价值观: 培养学生学好数学、用好数学的信心,加强与现实生活的联系,以科学的态度评价两个变量的相互关系;培养学生运用所学知识,解决实际问题的意识.

二、 教学重点和难点

教学重点: 通过探究使学生体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型. 教学难点: 有些非线性模型如何通过变换转化为线性回归模型 .

三、 教学过程

(一) 导入新课

问题1 你能回忆建立线性回归模型的基本步骤吗? 选变量→画散点图→选模型→估计参数→分析与预测. 教科书上所列“建立回归模型的基本步骤”,不仅适用于线性回归模型,也适用于一般回归模型的建立.

(二) 讲解新课 1. 讲解例4

幻灯片出示例4,引导学生理解例题含义.

例4 一只红铃虫的产卵数y和温度x有关.现收集了7组观测数据列于表4中.

表4一只红铃虫的产卵数y与温度x的数据

温度x/℃2

独立性检验的基本思想及初步应用

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独立性检验的基本思想及初步应用

一.基础概念的梳理与理解

1.分类变量的描述性说明:对于宗教信仰来说,其取值为信宗教信仰与不信宗教信仰两种.象这样的变量的不同值表示个体所属的不同类别的变量称为分类变量.例如性别变量其取值为男女两种,吸烟变量其取值为吸烟与不吸烟两种;

2.两个分类变量:是否吸烟与患肺癌于否,性别男和女与是否喜欢数学课程等等,这是我们所要关心的;

3.2 2列联表:列出的两个分类变量X和Y,它们的取值分别为

{x1,x2}和{y1,y2}的样本频数表称为2 2列联表1

二.两个分类变量是否有关的粗略估计

1.三维柱形图:如果列联表1的三维柱形图如下图 由各小柱形表示的频数可见,对角线上的 频数的积的差的绝对值|ad bc|较大,说明两 分类变量X和Y是有关的,否则的话是无关的.

图1

重点:一方面考察对角线频数之差,更重要的一方面是提供了构造随机变量进行独立性检验的思路方法。

2.二维条形图(相应于上面的三维柱形图而画)

由深、浅染色的高可见两种情况下所占比例,由数据可知

ac要比

c da b

小得多,由于差距较大,因此,说明两分类变量X和Y有关系的可能性较大,两个比值相差越大两分类变量X和Y有关的可能性也越的.否则是无关系的.

2

重点:通过图形以