pert估算示例-正态分布.docx

例如，某政府OA系统的建设可分解为需求分析、设计编码、测试、
安装部署等四个活动，各个活动顺次进行，没有时间上的重叠，活动
的完成时间估计如下图所示：
KLx7-11-153-20-35/5-7-9/5-15-13\^/
图1OA系例如，某政府OA系统的建设可分解为需求分析、设计编码、测试、
安装部署等四个活动，各个活动顺次进行，没有时间上的重叠，活动
的完成时间估计如下图所示：
KLx7-11-153-20-35/5-7-9/5-15-13\^/
图1OA系统工作分解和活动工期怙计
则各活动的期望工期和方差为:
=7+4x11+1—帝朿井挤11
36
(32-14)^_9
36
=
£T
附36
_14+4x20+32谡计儈码=_']
_5+4X7+9_爾述=_丁
_5+4xl3+15__舷能番=_]'
完戚的时间t的数学期望T和方差，分别等于：
cf2=\^2=+9++=
标准差为：
cf=^==，可以得出正态分布曲线：

图20A项目的工期正态分布图
7=\^=11+21+7+12=51
PERT认为整个项目的完成时间是各个活动完成时间之和，且服从正态分布。
因为图2是正态曲线，根据正态分布规律，在=%；在±%；在±%。如果客户要求在39天内完成，则可完成的概率几乎为0，也就是说，项目有不可压缩的最小周期，这是客观规律。
通过查标准正态分布表，可得到整个项目在某一时间内完成的概率。
总结：
实际上，大型项目的工期估算和进度控制非常复杂，往往需要将CPM和PERT结合使用，用CPM求出关键路径，再对关键路径上的各个活动用PERT估算完成期望和方差，最后得出项目在某一时间段内完成的概率。
PERT还告诉我们，任何项目都有不可压缩的最小周期，这是客观规律，千万不能不顾客观规律而对用户盲目承诺，否则必然会受到客观规律的惩罚。