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Gute Entscheidungen in IT-Projekten

by Andreas Rüping

June 2019

Intermediate to advanced

204 pages

5h 49m

German

dpunkt

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1.1 Motivation1.2 Welche Entscheidungen treffen wir in IT-Projekten?1.3 Wo können wir etwas über Entscheidungsfindung lernen?1.4 Muster1.5 Nutzung des Buchs
2.1 Zielexplikation2.2 Der Blick nach vorn2.3 Der Blick zurück2.4 Der Blick von außen2.5 Teilen und Tauschen2.6 Entscheidungsmatrix2.7 Experimentierfreude2.8 Analyse und Intuition

3.1 Kooperativer Rollenmix3.2 Unabhängige Sichtweisen3.3 Advocatus Diaboli3.4 Diskurs und Konvergenz3.5 Die Zerschlagung des Gordischen Knotens3.6 Delegation
4.1 Zahlen mit Sinn und Verstand4.2 Repräsentative Stichprobe4.3 Ceteris Paribus4.4 Mutige Experimente4.5 Experimentkalender4.6 Ehrliche Visualisierung
5.1 Dezentrale Entscheidungen5.2 Relative Informationsfreiheit
6.1 Entscheidungsbacklog6.2 Die kritische Masse an Information6.3 Timebox6.4 Iterativer Entscheidungsprozess6.5 Inkrementelle Verbesserungen6.6 Faire Retrospektive

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DStatistische Grundlagen

Statistik ist ein weites Feld. Um zu verstehen, wie wir Elemente der Statistik für die Entscheidungsfindung nutzen können, müssen wir zunächst eine Unterteilung vornehmen:

Die deskriptive Statistik beschäftigt sich damit, Datenmengen mithilfe statistischer Funktionen zu analysieren.
Bei der induktiven Statistik geht es darum, aus einer Stichprobe allgemeingültige Schlüsse für die Grundgesamtheit herzuleiten.

Schauen wir uns beide Bereiche etwas genauer an.

Deskriptive Statistik

Die Funktionen, die in der deskriptiven Statistik eine Rolle spielen, sind den meisten von uns vertraut. Einige der bekanntesten sind Anzahl, Summe, arithmetisches Mittel und Median. Diese Funktionen lassen sich nutzen, um Eigenschaften größerer ...