ตัวอย่าง ATM
หากทราบจำนวนเหตุการณ์เฉพาะที่เกิดขึ้นต่อหน่วยวัด สามารถสมมติได้ว่าตัวแปรสุ่มนั้นมีการแจกแจงแบบ Poisson เพื่อนำมาศึกษาปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้น
ลองพิจารณาตู้ ATM แห่งหนึ่งในห้างสรรพสินค้าที่คับคั่ง ธนาคารต้องการหลีกเลี่ยงไม่ให้ลูกค้าต้องยืนรอคิว จากการสังเกตพบว่าจำนวนลูกค้าที่มาถอนเงินเฉลี่ยระหว่างเวลา 10:00 น. ถึง 10:05 น. ในแต่ละวันอยู่ที่ 1 คน
ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลของธนาคาร คุณได้รับมอบหมายให้หาว่ามีความน่าจะเป็นเท่าใดที่ธนาคารจะต้องติดตั้งตู้ ATM เพิ่มเพื่อรองรับปริมาณการใช้งาน
ในการตอบคำถามนี้ ต้องคำนวณความน่าจะเป็นที่จะมีลูกค้ามากกว่า 1 คนในช่วงเวลาดังกล่าว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
พื้นฐานความน่าจะเป็นด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- อิมพอร์ต
poissonจากscipy.stats - คำนวณความน่าจะเป็นที่จะมีลูกค้ามากกว่า 1 คนมาใช้ตู้ ATM ในช่วงเวลา 5 นาทีนี้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Import poisson from scipy.stats
from ____
# Probability of more than 1 customer
probability = ____.____(k=____, mu=____)
# Print the result
print(probability)