Приклад з банкоматом
Якщо ви знаєте, скільки певних подій відбулося на одиницю виміру, можна припустити, що розподіл випадкової змінної підпорядковується розподілу Пуассона, щоб дослідити це явище.
Розгляньмо банкомат у дуже жвавому торговельному центрі. Банк хоче уникнути черг до банкомата. Спостереження показують, що середня кількість клієнтів, які знімають готівку між 10:00 та 10:05 будь-якого дня, дорівнює 1.
Як аналітик даних у банку, ви маєте відповісти, яка ймовірність того, що банку доведеться встановити ще один банкомат, щоб упоратися з навантаженням.
Щоб відповісти, потрібно обчислити ймовірність того, що за цей проміжок часу прийде більше ніж один клієнт.
Ця вправа є частиною курсу
Основи теорії ймовірностей у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте
poissonзscipy.stats. - Обчисліть імовірність того, що за ці 5 хвилин банкомат відвідають більше ніж один клієнт.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import poisson from scipy.stats
from ____
# Probability of more than 1 customer
probability = ____.____(k=____, mu=____)
# Print the result
print(probability)