สถิติแบบเบย์: แนวทางการบริหารความเสี่ยงโครงการ

สถิติแบบเบย์: แนวทางการบริหารความเสี่ยงโครงการ

ทฤษฎีบทของเบส์ใช้ในสถิติแบบเบส์ ซึ่งเป็นส่วนย่อยของการตีความข้อมูล หลักการนี้มาจาก Thomas Bayes ซึ่งเป็นพื้นฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับการปรับปรุงความน่าจะเป็นด้วยข้อมูลใหม่

วิธีการนี้ใช้ความรู้ในอดีตและข้อมูลปัจจุบันเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต

ช่วยให้คุณอัปเดตค่าประมาณความน่าจะเป็นได้อย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่ ทำให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับการตีความข้อมูล สถิติแบบคลาสสิกจะประเมินเฉพาะข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ใช้ในการบริหารความเสี่ยงของโครงการและด้านอื่นๆ

แนวทางแบบเบย์เพื่อการบริหารความเสี่ยง

การบริหารความเสี่ยงสามารถทำได้อย่างเป็นระบบโดยใช้วิธีการแบบเบย์ เริ่มต้นด้วยความน่าจะเป็นก่อน การประมาณการเบื้องต้นตามข้อมูลความเสี่ยงbayesian-inference-in-risk-analysis.webp

หลังจากรวมข้อมูลเพิ่มเติมแล้ว ข้อมูลหลังจะให้ค่าประมาณความเสี่ยงที่แม่นยำยิ่งขึ้น เมื่อใช้วิธีการทำซ้ำนี้ การบริหารความเสี่ยงจะเป็นแบบไดนามิกและยืดหยุ่น สิ่งนี้ช่วยให้คุณใช้ข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องเพื่อเปลี่ยนแผนและกลยุทธ์

วิธีการนี้ยังรวมถึงความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญโดยไม่มีข้อมูล สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการบริหารความเสี่ยงโครงการ ซึ่งการขาดข้อมูลในอดีตหรือเงื่อนไขโครงการที่ผิดปกติอาจทำให้การประเมินทำได้ยาก

การระบุความเสี่ยงของโครงการ

การระบุความเสี่ยงเป็นขั้นตอนเริ่มต้นในการระบุความเสี่ยงที่อาจทำให้โครงการหยุดชะงัก

กระบวนการเริ่มต้นด้วยความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับเป้าหมาย ขอบเขต และผลลัพธ์ของโครงการ ด้วยความรู้นี้ จึงสามารถระบุพื้นที่ของความเสี่ยงได้ วิธีการระบุความเสี่ยงรวมถึงการประชุมเชิงปฏิบัติการความคิด การปรึกษาหารือจากผู้เชี่ยวชาญ รายการที่บันทึกไว้ล่วงหน้า และการทบทวนโครงการ

บันทึกความเสี่ยงบันทึกภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น มีการอธิบายความเสี่ยงแต่ละรายการโดยละเอียด รวมถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นและส่วนประกอบของโครงการ บันทึกนี้ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในโครงการสื่อสารโดยการรวมศูนย์ความเสี่ยงที่ระบุทั้งหมด

การระบุความเสี่ยงดำเนินไปตลอดทั้งโครงการ อันตรายใหม่อาจเกิดขึ้นในขณะที่อันตรายอื่นๆ หายไปเมื่อโครงการดำเนินไป ทีมงานโครงการได้รับข้อมูลโดยการตรวจสอบและอัปเดตบันทึกความเสี่ยงอย่างสม่ำเสมอ

การอนุมานแบบเบย์ในการวิเคราะห์ความเสี่ยง

มีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ความเสี่ยงเนื่องจากเป็นพื้นฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับการปรับปรุงการประมาณการความเสี่ยงตามข้อมูลใหม่ จากความรู้จะเริ่มต้นด้วยความน่าจะเป็นก่อน ทฤษฎีบทของเบย์จะอัปเดตสิ่งนี้ก่อนหลังเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา

ส่วนหลังปรับปรุงการประเมินความเสี่ยงโดยใช้ข้อมูลเพิ่มเติม วิธีการทำซ้ำนี้ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจปรับเปลี่ยนนโยบายการลดความเสี่ยงของตนตามข้อเท็จจริงที่มีอยู่

การอนุมานแบบเบย์ยังให้การตัดสินของผู้เชี่ยวชาญเมื่อข้อมูลมีจำกัด ฟังก์ชันนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการวิเคราะห์ความเสี่ยง ซึ่งความเสี่ยงบางอย่างยากที่จะหาปริมาณเนื่องจากขาดข้อมูลก่อนหน้าหรือเงื่อนไขโครงการที่ไม่ซ้ำใคร

risk-quantification.webp

เครือข่ายแบบเบย์ คำอธิบายแบบกราฟิกของความสัมพันธ์ความเสี่ยงที่น่าจะเป็น ช่วยเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ความเสี่ยงของการอนุมานแบบเบย์ เครือข่ายเหล่านี้สามารถสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ของความเสี่ยงที่ซับซ้อน โดยนำเสนอภาพความเสี่ยงที่ครอบคลุม

ปริมาณความเสี่ยง

ความเสี่ยงเชิงปริมาณเป็นขั้นตอนสำคัญในการบริหารความเสี่ยงเพื่อประเมินความเสี่ยงของโครงการ

project-risk-identification.webp

โดยใช้วิธีการทางสถิติ คณิตศาสตร์ หรือคอมพิวเตอร์ เพื่อประเมินความเป็นไปได้และผลกระทบของอันตรายที่รู้จัก

วิธีการเริ่มต้นด้วยข้อมูลการระบุความเสี่ยง จากนั้นประเมินความเสี่ยงแต่ละรายการเพื่อประเมินความเป็นไปได้และผลกระทบต่อโครงการ ในแนวทางนี้ การประเมินความเสี่ยงมักจะแสดงโดยใช้การแจกแจงความน่าจะเป็น

กระบวนการนี้วัดความเสี่ยงซึ่งจะช่วยจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงและกำหนดวิธีการตอบสนองต่อความเสี่ยง มีแนวโน้มที่จะมีความเสี่ยงสูงที่อาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อโครงการ

การประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณเป็นการรวมผลที่ตามมาของความเสี่ยงแต่ละรายการเพื่อกำหนดขอบเขตที่โครงการมีความเสี่ยง การจำลองแบบมอนติคาร์โลให้มุมมองที่น่าจะเป็นในโปรไฟล์ความเสี่ยงของโครงการ

เครือข่ายความเสี่ยงโครงการเบย์

เครือข่ายแบบเบย์แสดงความสัมพันธ์ที่น่าจะเป็นระหว่างความเสี่ยงและเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการจัดการความเสี่ยงของโครงการ เครือข่ายเหล่านี้มีโหนดสำหรับความเสี่ยงและขอบสำหรับการพึ่งพา

เครือข่ายแบบเบย์สามารถสร้างแบบจำลองการพึ่งพาระหว่างกันที่ซับซ้อนได้โดยการอธิบายภาพที่สมบูรณ์

การอนุมานแบบเบย์ปรับปรุงการแจกแจงความน่าจะเป็นของแต่ละโหนดเครือข่าย สิ่งนี้นำเสนอกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงแบบไดนามิกและยืดหยุ่น ปรับปรุงเครือข่ายให้ทันสมัยด้วยข้อเท็จจริงล่าสุด

bayesian-approach-to-risk-management.webp

เครือข่าย Bayesian ยังสามารถรวมการทบทวนโดยเพื่อนโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลจริง ทำให้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ความเสี่ยงที่หลากหลายเมื่อข้อมูลในอดีตหายไปหรือเงื่อนไขของโครงการไม่ซ้ำกัน

ตัวอย่าง

ในโครงการก่อสร้าง ฝนตกหนักอาจทำให้ล่าช้าได้ จากข้อมูลอุตุนิยมวิทยาในอดีตและการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ เราประเมินความน่าจะเป็นก่อนหน้านี้ที่จะเกิดฝนตกหนักในช่วงระยะเวลาของโครงการเป็น 0.3

ขึ้นอยู่กับสภาพบรรยากาศ แบบจำลองการพยากรณ์อากาศของเราถือว่าปริมาณน้ำฝนมีนัยสำคัญ ความแม่นยำของแบบจำลอง 90% ใช้กับการคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนที่ตกหนักและเบา

ทฤษฎีบทของ Bayes กล่าวว่า:

P(A|B) = [P(B|A) * P(A)] / P(B)

ที่ไหน:

  • P(A|B) คือความน่าจะเป็นหลังของเหตุการณ์ A เมื่อพิจารณาว่าเหตุการณ์ B เกิดขึ้นแล้ว

  • P(B|A) คือโอกาส ความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์ B โดยมีเงื่อนไขว่าเหตุการณ์ A จะเกิดขึ้น

  • P(A) คือความน่าจะเป็นก่อนหน้า ซึ่งเป็นค่าประมาณเริ่มต้นของความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ A

  • P(B) คือหลักฐาน ความน่าจะเป็นทั้งหมดของเหตุการณ์ B

สถานการณ์ของเรา:

  • เหตุการณ์ A ฝนตกหนัก

  • เหตุการณ์ B คาดการณ์ฝนตกหนัก

ที่ให้ไว้:

  • P(A) ความน่าจะเป็นก่อนหน้าที่จะเกิดฝนตกหนักคือ 0.3

  • P(B | A) เนื่องจากฝนตกหนัก ความน่าจะเป็นที่แบบจำลองทำนายฝนตกหนักคือ 0.9 (การวัดความแม่นยำของแบบจำลอง)

  • P(B) ความน่าจะเป็นโดยรวมของแบบจำลองทำนายฝนตกหนักสามารถประมาณเป็นผลรวมของความน่าจะเป็นของแบบจำลองทำนายฝนตกหนักเมื่อเกิดขึ้นและความน่าจะเป็นของแบบจำลองทำนายฝนตกหนักเมื่อไม่เกิดขึ้น หากเราถือว่าความน่าจะเป็นที่ไม่มีฝนตกหนักคือ 0.7 (1 - 0.3) และความแม่นยำของแบบจำลองสำหรับกรณีที่ไม่มีฝนตกหนักก็คือ 0.9 ดังนั้น P(B) = 0.9 0.3 + 0.1 0 .7 = 0.27 + 0.07 = 0.34

ตอนนี้เราสามารถคำนวณความน่าจะเป็นหลัง P(A|B) ของฝนตกหนักได้จากการทำนายของแบบจำลอง:

P(A|B) = [P(B|A) P(A)]. / P(B) = [0.9 0.3] / 0.34 = 0.79

จากการฉายภาพแบบจำลอง เราเพิ่มการเปลี่ยนแปลงของปริมาณน้ำฝนที่ตกหนักจาก 0.3 เป็น 0.79 ความน่าจะเป็นที่อัปเดตนี้สามารถแจ้งกลยุทธ์การลดความเสี่ยงของเราได้ เช่น การทำงานในที่ร่มขณะฝนตกหนัก

ตัวอย่างง่ายๆ นี้แสดงให้เห็นว่าสถิติแบบเบย์สามารถจัดการความเสี่ยงของโครงการได้อย่างไร อาจต้องใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติในการคำนวณความเสี่ยงและการพึ่งพาต่างๆ

ข้อดี

การบริหารความเสี่ยงแบบเบย์มีข้อดีหลายประการ

  1. วิธีการนี้เป็นการรวมข้อมูลเก่าและใหม่เข้าด้วยกัน ฟีเจอร์นี้จะอัปเดตความน่าจะเป็นของความเสี่ยงเมื่อมีข้อมูลใหม่ พร้อมมอบกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงแบบไดนามิก

  2. เมื่อข้อมูลมีจำกัด สถิติแบบเบย์อาจรวมถึงการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ ความยืดหยุ่นนี้มีประโยชน์เมื่อสถานการณ์โครงการหรือข้อมูลก่อนหน้ามีจำกัด

  3. เครือข่ายแบบเบส์จำลองการพึ่งพาความเสี่ยง เครือข่ายเหล่านี้ให้มุมมองที่ครอบคลุมของภูมิทัศน์ความเสี่ยง ปรับปรุงการจัดการความเสี่ยง

  4. การประเมินความเสี่ยงแบบเบย์มีความน่าจะเป็นมากกว่าแบบไบนารี มุมมองความน่าจะเป็นนี้ช่วยจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงและตัดสินใจ

  5. สุดท้าย วิธีการแบบเบส์ทำงานร่วมกับแบบจำลองทางสถิติและเครื่องมือคอมพิวเตอร์มากมาย พวกเขาสามารถจัดการกับสถานการณ์ความเสี่ยงและประเภทข้อมูลได้มากมายเนื่องจากการทำงานร่วมกัน

ปัญหา และ ข้อจำกัด

วิธีนี้มีทั้งข้อดี และข้อเสีย

  1. คุณภาพของความน่าจะเป็นที่สำคัญ ความน่าจะเป็นที่ไม่ถูกต้องอาจเป็นผลมาจากการประมาณการที่ไม่ถูกต้อง หากไม่มีข้อมูลเบื้องต้นหรือความเห็นของผู้เชี่ยวชาญที่เชื่อถือได้ ปัญหานี้เป็นเรื่องยากมาก

  2. ประการที่สอง แบบจำลองหลายพารามิเตอร์สามารถใช้การคำนวณอย่างเข้มข้น หากไม่มีทรัพยากรและความรู้ในการคำนวณ การใช้กลยุทธ์นี้อาจเป็นเรื่องยาก

  3. ในที่สุด การตีความความน่าจะเป็นเป็นเรื่องส่วนตัว การประเมินความเสี่ยงและการตัดสินใจอาจแตกต่างกันไปตามผู้เชี่ยวชาญ

  4. ประการที่สี่ ข้อมูลใหม่ต้องการความน่าจะเป็นที่อัปเดต ความคิดริเริ่มที่ใช้ข้อมูลมากอาจทำให้งานนี้ซับซ้อนได้

  5. ประการสุดท้าย เครือข่ายแบบเบย์อาจสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ของความเสี่ยงที่ซับซ้อนได้ยาก การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างความเสี่ยงอาจเป็นเรื่องยากเมื่อสร้างเครือข่ายเหล่านี้

แอปพลิเคชัน

  • ประการแรก เมื่อการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลดีขึ้น สถิติแบบเบส์สามารถนำเสนอวิธีการจัดการความเสี่ยงแบบไดนามิกและยืดหยุ่นได้ ข้อมูลช่วยให้คุณอัปเดตความน่าจะเป็นและวิธีการควบคุมได้

  • ประการที่สอง พลังการคำนวณและการพัฒนาซอฟต์แวร์ทางสถิติทำให้วิธีการแบบเบส์ง่ายขึ้น เมื่อแนวโน้มนี้ดำเนินต่อไป วิธีการแบบเบส์จะเป็นประโยชน์มากขึ้นสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

  • ประการที่สาม การประเมินความเสี่ยงเชิงความน่าจะเป็นกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นแทนการประเมินใช่/ไม่ใช่แบบไบนารี การเปลี่ยนแปลงทางความคิดนี้สอดคล้องกับธรรมชาติของความน่าจะเป็นของสถิติแบบเบส์ ซึ่งบ่งชี้ถึงบทบาทที่กว้างขึ้นสำหรับการจัดการความเสี่ยงแบบเบย์

  • ในที่สุด เมื่อโครงการมีความซับซ้อนและพึ่งพากันมากขึ้น ความสามารถของเครือข่าย Bayesian ในการแสดงถึงการพึ่งพาความเสี่ยงที่ซับซ้อนจะมีประโยชน์มากขึ้น ทักษะนี้จะมีความสำคัญในโครงการที่ซับซ้อนซึ่งมีการโต้ตอบกับความเสี่ยงที่ซับซ้อน

สถิติแบบเบย์ในการจัดการโครงการ

  • ประการแรก โซลูชันการจัดการความเสี่ยงแบบไดนามิกสำหรับสถิติแบบเบส์จะได้รับประโยชน์จากการรวบรวมข้อมูลและความก้าวหน้าในการประมวลผล ความน่าจะเป็นของความเสี่ยงและวิธีการจัดการความเสี่ยงสามารถอัปเดตได้ด้วยข้อมูลเพิ่มเติม

  • ประการที่สอง ความก้าวหน้าในซอฟต์แวร์การคำนวณและสถิติทำให้วิธีการแบบเบส์ง่ายขึ้น เมื่อแนวโน้มนี้ดำเนินต่อไป วิธีการแบบเบส์จะเป็นประโยชน์มากขึ้นสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

  • ประการที่สาม การประเมินความเสี่ยงที่น่าจะเป็นจะดีกว่าการประเมินแบบไบนารี สถิติแบบเบส์มีความน่าจะเป็น ดังนั้นแนวโน้มนี้บ่งชี้ถึงบทบาทในอนาคตที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการจัดการความเสี่ยงแบบเบส์

  • ในที่สุด เมื่อโครงการมีความซับซ้อนและเชื่อมโยงกันมากขึ้น ความสามารถของเครือข่าย Bayesian ในการสร้างแบบจำลองการพึ่งพาความเสี่ยงที่ซับซ้อนอาจมีความสำคัญมากขึ้น ทักษะนี้จะมีความสำคัญในโครงการที่ซับซ้อนซึ่งมีการโต้ตอบกับความเสี่ยงที่ซับซ้อน

เป็นวิธีการที่ยืดหยุ่นและไดนามิกในการจัดการความเสี่ยงของโครงการ การรวมข้อมูลใหม่เข้ากับความรู้เดิมจะช่วยปรับปรุงการประเมินความเสี่ยงและการตัดสินใจ แม้ว่าจะต้องใช้ทรัพยากรก่อนหน้าและคอมพิวเตอร์ที่ถูกต้อง แต่ประโยชน์ของมันก็มีมากมายมหาศาล

สถิติแบบเบย์ในการจัดการโครงการจะขยายออกไปเมื่อความสามารถในการรวบรวมและการประมวลผลข้อมูลดีขึ้น และเมื่อมูลค่าของการประเมินความเสี่ยงที่น่าจะเป็นเพิ่มขึ้น

เครือข่ายแบบเบย์สามารถสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ของความเสี่ยงที่ซับซ้อนได้ ดังนั้น สถิติแบบเบส์จึงได้รับการออกแบบเพื่อพลิกโฉมการจัดการความเสี่ยงของโครงการ