Esempio del bancomat
Se conosci quante volte si verificano eventi specifici per unità di misura, puoi assumere che la distribuzione della variabile casuale segua una distribuzione di Poisson per studiare il fenomeno.
Considera un bancomat (ATM, automatic teller machine) in un centro commerciale molto affollato. La banca vuole evitare che i clienti debbano fare la fila per usare il bancomat. È stato osservato che il numero medio di clienti che effettuano prelievi tra le 10:00 e le 10:05 di qualsiasi giorno è 1.
Come data analyst della banca, ti viene chiesto qual è la probabilità che la banca debba installare un altro bancomat per gestire il carico.
Per rispondere alla domanda, devi calcolare la probabilità di avere più di un cliente in quel periodo di tempo.
Questo esercizio fa parte del corso
Fondamenti di probabilità in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa
poissondascipy.stats. - Calcola la probabilità di avere più di un cliente che usa il bancomat in questo intervallo di 5 minuti.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Import poisson from scipy.stats
from ____
# Probability of more than 1 customer
probability = ____.____(k=____, mu=____)
# Print the result
print(probability)