1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Wprowadzenie do statystyki w Pythonie
Connected

Exercise

Kopie zapasowe danych

Oprogramowanie sprzedażowe używane w twojej firmie automatycznie tworzy kopie zapasowe, ale nikt nie wie dokładnie, o której godzinie to następuje. Wiadomo jednak, że kopie są tworzone co dokładnie 30 minut. Amir wraca ze spotkań sprzedażowych o losowych porach, żeby zaktualizować dane dotyczące klienta, z którym właśnie rozmawiał. Chce wiedzieć, jak długo będzie musiał czekać, aż jego nowo wprowadzone dane zostaną uwzględnione w kopii zapasowej. Wykorzystaj swoją nową wiedzę o ciągłych rozkładach jednostajnych, aby zamodelować tę sytuację i odpowiedzieć na pytania Amira.

Instrukcje 1/4

undefined XP
  • 1
    • Aby zamodelować czas oczekiwania Amira na kopię zapasową przy użyciu ciągłego rozkładu jednostajnego, zapisz jego najkrótszy możliwy czas oczekiwania jako min_time, a najdłuższy jako max_time. Pamiętaj, że kopie zapasowe są tworzone co 30 minut.
  • 2
    • Zaimportuj uniform z scipy.stats i oblicz prawdopodobieństwo, że Amir będzie czekał mniej niż 5 minut. Wynik zapisz w zmiennej prob_less_than_5.
  • 3
    • Oblicz prawdopodobieństwo, że Amir będzie czekał więcej niż 5 minut. Wynik zapisz w zmiennej prob_greater_than_5.
  • 4
    • Oblicz prawdopodobieństwo, że Amir będzie czekał od 10 do 20 minut. Wynik zapisz w zmiennej prob_between_10_and_20.