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अभ्यास

डेटा बैक-अप्स

आपकी कंपनी में उपयोग होने वाला सेल्स सॉफ्टवेयर अपने-आप बैक-अप लेने के लिए सेट है, लेकिन किसी को यह पता नहीं कि बैक-अप्स किस समय होते हैं। यह जरूर पता है कि बैक-अप्स हर 30 मिनट पर बिल्कुल होते हैं। अमीर सेल्स मीटिंग्स से यादृच्छिक समयों पर लौटकर अभी मिले हुए क्लाइंट का डेटा अपडेट करता है। वह जानना चाहता है कि उसके नए डाले गए डेटा के बैक-अप होने तक उसे कितना इंतज़ार करना पड़ेगा। इस स्थिति को मॉडल करने और अमीर के सवालों के जवाब देने के लिए आप continuous uniform distributions का अपना नया ज्ञान इस्तेमाल करें।

निर्देश 1/4

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  • 1
    • अमीर को बैक-अप के लिए कितना इंतज़ार करना पड़ेगा, इसे continuous uniform distribution से मॉडल करने के लिए, उसके सबसे कम संभावित इंतज़ार समय को min_time और सबसे अधिक संभावित इंतज़ार समय को max_time के रूप में सेव करें। याद रखें कि बैक-अप्स हर 30 मिनट पर होते हैं।
  • 2
    • scipy.stats से uniform इम्पोर्ट करें और यह प्रायिकता निकालें कि अमीर को 5 मिनट से कम इंतज़ार करना पड़े, और इसे prob_less_than_5 नाम के वैरिएबल में स्टोर करें।
  • 3
    • यह प्रायिकता निकालें कि अमीर को 5 मिनट से अधिक इंतज़ार करना पड़े, और इसे prob_greater_than_5 नाम के वैरिएबल में स्टोर करें।
  • 4
    • यह प्रायिकता निकालें कि अमीर को 10 से 20 मिनट के बीच इंतज़ार करना पड़े, और इसे prob_between_10_and_20 नाम के वैरिएबल में स्टोर करें।