ATMの例
ある単位あたりに発生する特定の事象の回数が分かっていれば、その現象を調べるために、その確率変数はポアソン分布に従うとみなせます。
とても混雑するショッピングモールにあるATM（現金自動預け払い機）を考えます。銀行は、顧客がATMの順番待ちをしないようにしたいと考えています。ある任意の日の午前10時から10時5分までに引き出しを行う顧客の平均人数は1人であることが分かっています。
あなたは銀行のデータアナリストとして、その負荷に対応するために別のATMを設置する必要がある確率を尋ねられました。
この問いに答えるには、その時間帯に1人を超える顧客が来る確率を計算する必要があります。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ確率の基礎
演習の手順
scipy.statsからpoissonをインポートします。- この5分間にATMを利用する顧客が1人を超える確率を計算します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import poisson from scipy.stats
from ____
# Probability of more than 1 customer
probability = ____.____(k=____, mu=____)
# Print the result
print(probability)