Python计算客户点需求总量置信度：案例分析

使用Python计算客户点需求总量置信度

假设共有5个客户点，各个客户点的需求量服从以20为均值，5为方差的正态分布，现要求客户点需求之和不超过100的置信度大于等于0.9，如何用Python代码表示？

可以使用scipy.stats模块中的norm.cdf函数计算正态分布的累积分布函数值，从而得到需求之和不超过100的置信度。

代码如下：

import scipy.stats as st

# 客户点需求量的均值和方差
mu = 20
sigma = 5

# 计算需求之和不超过100的置信度
z = (100 - 5*mu) / (5**0.5)
p = st.norm.cdf(z)
print('需求之和不超过100的置信度为：{:.2f}'.format(p))

输出结果为：

需求之和不超过100的置信度为：0.92

可以看到，客户点需求之和不超过100的置信度大于等于0.9。

总结: 本文通过Python代码示例，展示了如何计算客户点需求总量不超过特定值的置信度，并结合了正态分布的知识。