Exemplu cu ATM-ul
Dacă știi câte evenimente specifice au avut loc pe unitatea de măsură, poți presupune că distribuția variabilei aleatoare urmează o distribuție Poisson pentru a studia fenomenul.
Imagineaz-ți un ATM (bancomat) amplasat într-un centru comercial aglomerat. Banca dorește să evite situațiile în care clienții stau la coadă pentru a utiliza ATM-ul. S-a observat că numărul mediu de clienți care efectuează retrageri între orele 10:00 și 10:05 în orice zi este 1.
În calitate de analist de date al băncii, ești întrebat care este probabilitatea ca banca să fie nevoită să instaleze un ATM suplimentar pentru a face față cererii.
Pentru a răspunde la această întrebare, trebuie să calculezi probabilitatea ca mai mult de un client să viziteze ATM-ul în acel interval de timp.
Acest exercițiu face parte din cursul
Bazele probabilității în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă
poissondinscipy.stats. - Calculează probabilitatea ca mai mult de un client să viziteze ATM-ul în acest interval de 5 minute.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import poisson from scipy.stats
from ____
# Probability of more than 1 customer
probability = ____.____(k=____, mu=____)
# Print the result
print(probability)