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Exemple de guichet automatique

Si vous connaissez le nombre d'événements précis survenant par unité de mesure, vous pouvez supposer que la distribution de la variable aléatoire suit une loi de Poisson pour étudier le phénomène.

Considérez un guichet automatique bancaire (GAB) dans un centre commercial très achalandé. La banque veut éviter que les clients fassent la file pour utiliser le guichet. On a observé que le nombre moyen de clients effectuant un retrait entre 10 h et 10 h 05, n'importe quel jour, est de 1.

Comme analyste de données à la banque, on vous demande quelle est la probabilité que la banque doive installer un autre guichet pour répondre à la demande.

Pour répondre à la question, vous devez calculer la probabilité d'avoir plus d'un client durant cet intervalle.

Cette activité fait partie du cours

Fondements de la probabilité en Python

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Instructions de l’exercice

  • Importez poisson depuis scipy.stats.
  • Calculez la probabilité d'avoir plus d'un client au guichet pendant cette période de 5 minutes.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import poisson from scipy.stats
from ____

# Probability of more than 1 customer
probability = ____.____(k=____, mu=____)

# Print the result
print(probability)
Modifier et exécuter le code