ATM 예시

단위 시간당 특정 사건이 몇 번 발생했는지 알면, 그 무작위변수의 분포가 포아송 분포를 따른다고 가정하고 현상을 분석할 수 있어요.

매우 붐비는 쇼핑몰에 있는 ATM(자동화기기)을 생각해 봅시다. 은행은 고객이 ATM을 이용하기 위해 줄 서서 기다리는 상황을 피하고 싶어 해요. 어떤 날이든 오전 10시부터 10시 5분 사이에 출금을 하는 고객의 평균 수가 1명인 것으로 관찰되었어요.

여러분은 은행의 데이터 분석가로서, 수요를 처리하기 위해 은행이 ATM을 추가로 설치해야 할 확률이 얼마나 되는지 묻는 요청을 받았어요.