Passa ai contenuti principali

Caos ordinato

Lo script di questo esperimento utilizza la distribuzione esponenziale per simulare i tempi di attesa alla cassa di un supermercato.

Il suo flusso di esecuzione:
  1. Generazione di 10.000 osservazioni dei tempi di attesa individuali.
  2. Estrazione di 1.000 campioni di 40 clienti ciascuno.
  3. Calcolo della media per ogni campione.
  4. Generazione grafici della distribuzione esponenziale (asimmetrica) e di quella normale (prevista dal Teorema del Limite Centrale) delle medie campionarie.
Il TLC afferma che, indipendentemente dalla distribuzione originale dei dati, la distribuzione delle medie campionarie tenderà a una distribuzione normale all'aumentare della dimensione dei campioni.
Nei due grafici qui riportati:
  • i tempi di attesa individuali seguono una distribuzione esponenziale (asimmetrica con coda lunga);
  • le medie dei campioni seguono una distribuzione di tipo normale.
Questi risultati potrebbero avere implicazioni pratiche nella gestione delle code.
Consentono al responsabile del supermercato di:
  • stimare con maggiore precisione i tempi medi di attesa
  • pianificare il personale necessario alle casse
  • stabilire aspettative realistiche per i clienti
Ancora una volta, viene dimostrata tutta la potenza del Python.
Lo script utilizza le librerie NumPy e Matplotlib per:
  • generare dati casuali con proprietà specifiche
  • creare grafici efficaci che rendono comprensibili concetti statistici complessi
  • automatizzare calcoli che sarebbero estremamente laboriosi manualmente
Questa simulazione può essere adattata a molti altri contesti:
  • tempi di risposta dei server web
  • durata delle chiamate in un call center
  • tempi di consegna di pacchi e merci
  • attese in ambito sanitario
La comprensione di come si comportino le medie campionarie ci permette di fare previsioni più accurate in situazioni di incertezza, anche quando la variabile originale ha una distribuzione molto diversa da quella normale.
In conclusione, questo esperimento dimostra come la statistica, spesso percepita come disciplina astratta, possa migliorare i processi decisionali in contesti reali e quotidiani.

Post popolari in questo blog

Salmoni, scarpette, cetrioli e altro

Tutto il testo contenuto in questa pagina è stato pensato e scritto dall'autore del blog.   1. Come il salmone 2. Ooops! 3. Le scarpette hi-tech 4. Equivoci contemporanei 5. I saccenti 6. Medaglie di legno 7. La festività del Nulla 8. Gli aggiornamenti elettronici del Libro dell'Apocalisse 9. Dubbi ne ho 10. La maieutica del vulcaniano 11. Un piacevole vasetto di miele 12. Povere sfere 13. Caos comune mezzo gaudio 14. La fontana senza volti 15. Il piromane super beffardo 16. Boom di serpenti 17. Sistemi in via di degradazione 18. Il gatto nero 19. Alain Delon è ancora vivo? 20. Per sempre con i cani 21. Eventi imprevedibili 22. I robot sottomessi 23. Lady Gaga e Bruno Mars incantano 24. Definizioni mancate 25. Il mio nemico drone 26. Errore di valutazione 27. Ringraziamenti 28. Cari cetrioli, vi scrivo 29. Boom di detective 30. Gli UFO trascurati 31. Il grande salto delle rane 32. La malattia artificiale 33. Homo consumens 34. Lacune informatiche 35. Sei troppo! 36. ...
Read more »

Welcome reader!

Siamo equi: ci sono sciocchezze che fanno meditare   (da Improvvisi per macchina da scrivere di Giorgio Manganelli)   Le repliche sismiche stabilizzano la faglia dopo una sua frattura; analogamente i pensieri d'assestamento riordinano la mente dopo un periodo turbolento o di trasformazione interiore. Nel blog, questi pensieri vengono organizzati, tra il serio e il faceto, in 60 mie riflessioni che mi sono servite a comprendere meglio e, a volte, a metabolizzare alcune esperienze cognitive, emotive e sociali. Riflessioni che, per varie ragioni, non hanno alimentato il confronto dialogico usuale, spesso condizionato dai frame che semplificano, spesso eccessivamente, i nostri ruoli “pubblici”, specie negli ambienti lavorativi. Per questo, “Pensieri d’assestamento” va inteso come la rottura di un frame atteso; come un comportamento fuori contesto che però non può essere rinegoziato, vista la natura asimmetrica della comunicazione; come un “angolo degli oratori”, in cui...
Read more »

Interpretazioni

Esistono diversi modelli di intelligenza artificiale generativa, i cosiddetti LLM (Large Language Models), e ognuno di essi può valutare in modo diverso i testi “human written”, attribuendo un diverso valore semantico alle parole e alle frasi, come se per una stessa opera esistessero più piani di lettura. Tuttavia, se questa multidimensionalità esegetica non è stata concepita dall’autore, allora le diverse interpretazioni riflettono semplicemente la complessità delle reti neurali, complessità che appare molto simile, almeno nei risultati, alla sensibilità del lettore. Per sensibilità del lettore intendo la capacità di cogliere le sfumature, i dettagli stilistici, le connessioni logiche-argomentative di un testo, andando oltre la semplice comprensione letterale. Il bagaglio di esperienze, conoscenze e prospettive personali può influenzare profondamente la decodifica di un testo. Per questo motivo, una stessa opera può evocare emozioni, riflessioni e pensieri diversi a seconda delle p...
Read more »