ATM 示例
如果您知道某个单位时间或单位尺度内发生的特定事件数量，就可以假设该随机变量的分布服从 Poisson 分布，用来研究这一现象。
设想一家非常繁忙的购物中心里有一台 ATM（自动取款机）。银行希望尽量避免客户为使用 ATM 而排队。观察到在任意一天的 10:00 a.m. 到 10:05 a.m. 之间，平均有 1 位客户来取现。
作为该银行的数据分析师，您被问到：银行是否需要再安装一台 ATM 来分担业务的概率是多少？
要回答这个问题，您需要计算在该时间段内出现多于 1 位客户的概率。
本练习是课程的一部分
Python 概率基础
练习说明
- 从
scipy.stats导入poisson。 - 计算在这个 5 分钟时段内有多于 1 位客户使用 ATM 的概率。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import poisson from scipy.stats
from ____
# Probability of more than 1 customer
probability = ____.____(k=____, mu=____)
# Print the result
print(probability)