PMP考试:这8大公式要牢记!附使用方式

本文汇总了PMP考试中至关重要的成本管理公式,包括成本偏差(CV)、进度偏差(SV)、成本绩效指数(CPI)和进度绩效指数(SPI),并详细解释了如何使用和理解这些公式。此外,还介绍了预计最终成本(EAC)的四种计算方法,帮助考生应对基于计算的考试问题。在准备PMP考试时,掌握这些公式至关重要。

PMP考试马上就要开始了!如果你还在学习PMP,那你肯定需要了解一些常用的项目管理公式、以及在哪里使用它们、如何使用它们、如何计算它们,最重要的是,如何推导出值。事实上,许多人说考试中最困难的部分是学习所有的PMP公式。我汇总了您需要了解的成本管理公式列表,以及有关如何以及何时使用它们的明细。

成本管理知识领域PMP公式

虽然在考试期间您可能需要解决超过25个以上项目管理公式,但有一些成本管理公式是非常重要的,且在考试期间你会多次遇到这些公式。此外,许多基于计算的问题都基于这些前8个成本管理公式。

1成本偏差(CV)=挣值 (EV)–实际成本(AC)
2进度偏差(SV)=挣值 (EV) – 计划值 (PV)
3成本绩效指数(CPI)=EV/AC
4进度绩效指数(SPI)=EV/PV
5EAC=AC+自底向上的ETC
6EAC=BAC/ 累计CPI
7EAC=AC+(BAC–EV)
8EAC =AC+[BAC–EV/ (累积CPI'累积SPI)]

公式1–4

看看上面的前四个PMP公式,并尝试找出它们的共性。还没get到?没错,最简单的部分是挣值(EV)。它出现在所有公式中,这意味着您必须首先考虑挣值,推导成本偏差、进度偏差、成本绩效指数和进度绩效指数的值。

挣值先于任何其他值。最重要的是,如果您正在处理与成本相关的问题;考虑实际成本和挣值。如果问题是关于进度的,请考虑计划值和挣值。如果是偏差问题,则需要根据情况从挣值中减去实际成本和计划值。

同样,如果是获取指数值的问题,则实际成本和计划值将从挣值中除以。如果是性价比指标的问题;实际成本将从挣值中除以,如果是预定的绩效指数;计划价值将从挣值中除以。因此,在所有这些情况下,挣值起着巨大的作用,这就是为什么它位于列表的顶部。

公式5

5EAC=AC+自底向上的 ETC

由于您将在完成时得出估计值,因此您需要关注实际产生的成本;只有这样,您才能获得处理项目所需的未来价值。见上式;当原始估计存在根本性缺陷时,就会使用它。使用此公式可以计算剩余工时的实际估计值加上新估计值。

公式6

6EAC=BAC/累计CPI

如果在考试期间,有人问你是否是一名优秀的项目管理,是否按计划进行项目工作,即你是否能够在CPI和SPI中保持正值,在这种情况下,你会使用上述公式。当原始估计值得到满足且没有任何偏差时,将使用此公式。

公式7

7EAC=AC+(BAC-EV)

如果您在项目执行期间发现自己处于不良状态,并且在项目上产生的资金比预期或计划的费用更多,请使用此公式计算完成值的估计值。同样,您的实际成本将被首先使用。这是所有PMP公式中最好的一种。

公式8

8EAC=AC+[BAC–EV/(累积CPI'累积 SPI)]

当我们认为流动比率与计划相符时,该pmp公式用于计算到目前为止的实际值加上根据使用的绩效而更改的剩余预算。为了满足先前决定的时间表,我们相应地计算EAC以满足该时间表。

在考试前,除了这些重要的成本管理公式之外,你还需要及时了解项目管理协会网站上的最新更新内容。 

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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