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社区首页 >问答首页 >为什么在敏捷规划扑克中使用斐波纳契数列?

为什么在敏捷规划扑克中使用斐波纳契数列?
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Stack Overflow用户
提问于 2012-02-20 21:55:01
回答 6查看 131.5K关注 0票数 96

在敏捷软件开发中估计用户故事的相对大小时,团队成员应该估计用户故事的大小为1、2、3、5、8、13……。因此,估计值应该类似于斐波那契数列。但我想知道,为什么?

维基百科上对http://en.wikipedia.org/wiki/Planning_poker的描述包含了一句神秘的话:

使用斐波那契数列的原因是为了反映估计较大项目时的固有不确定性。

但是,为什么在较大的项目中会有固有的不确定性?如果我们进行更少的测量,意味着更少的人估计相同的故事,不确定性不是更高吗?即使不确定性在更大的故事中更高,为什么这意味着使用斐波那契序列?有没有数学或统计学上的原因?否则,使用斐波那契数列进行估计对我来说就像是CargoCult科学。

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回答 6

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-07-22 18:36:25

斐波那契数列只是指数估计尺度的一个例子。使用指数标度的原因来自信息论。

我们从估计中获得的信息比估计的精度增长得慢得多。实际上,它以对数函数的形式增长,这就是更大的项目不确定性更高的原因。,,the,the,,the,uncertainty,is,the,is,is,the,,这是更大的项目的不确定性更高的原因。

确定指数尺度(归一化)的最优基数在实践中是困难的。对应于斐波那契尺度的基数可能是最优的,也可能不是最优的。

下面是对数学证明的更详细的解释:http://www.yakyma.com/2012/05/why-progressive-estimation-scale-is-so.html

票数 79
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Stack Overflow用户

发布于 2012-02-21 19:44:15

在斐波那契数列的前六个数字中,有四个是质数。这限制了将任务平均分解为较小任务以便多人并行处理的可能性。这样做可能会导致一种误解,即任务的速度可以与从事该任务的人数成比例地扩展。2^n系列最容易受到此类问题的影响。Fibonacci序列实际上迫使人们逐个重新估计较小的任务。

票数 40
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Stack Overflow用户

发布于 2012-08-24 13:51:12

根据this agile blog的说法

“因为它们的生长速度与我们人类感知到的有意义的大小变化的速度大致相同。”

是啊,没错。我认为这是因为他们增加了合法性的气氛(斐波那契!数学!)从本质上讲,这是一个非常高级别的早期规模(而不是作用域)练习(这确实有价值)。

但是你可以用T恤的尺码得到同样的结果。

票数 17
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/9362286

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