A, B, C 3명은 아무 시간 대에, 원하는 만큼 환전을 요청할 수 있습니다.
환전을 요청하면 특수한 카드를 한 장 받을 수 있는데, 이 카드는 만드는 데에 시간이 많이 걸립니다.
첫날
A는 43장을, B는 12장을 C는 5장을 환전 받았습니다.
둘째날
A는 13장을, B는 6장을 C는 10장을 환전 받았습니다.
...
위는 문제에 대한 예시로 적은 거고, 실제로는 인원수도, 시간도 제한이 없습니다.
각 날마다(통계가 쌓일 수록) 미리 준비해야 하는 카드 개수의 근사값을 구할 수 있을까요?
제한된 가정이 없고 무한정으로 일어나는데 이게 무슨 완전한 시뮬레이션 같은 게 아니고 현실 상황의 문제라면 실제로는 카드 장수에 대한 분포가 있을 거 데이터를 많이 모아서 경험적으로 분포를 추정해야 할 듯
통계가 독심술이냐 ㅈ대로 얘기하는 것도 척척 알아맞추게
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
하루 평균 카드 수겠지 대략 정규분포라면
글쓴이는 정규분포가 아닌 다른 분포로 이야기해보고 싶은건지 모르겠는데, 저 문제해결로만 본다면 그냥 카드개수 100만개 만들면되는거아니냐.. 시간비용말곤 비용이 얼마나 들어가는 지도 모르고, 제약이 아무것도 없는데 어케 맞춰야함.. 1번째 댓글처럼 무한정일어날 수있다면 데이터를 일주일이든 한달이든 모아서 경험적으로 분포를 추정하는게 맞지않을까 싶다
회귀분석을 이용하면 좋을거같은데, 정규분포일거 같으면 그냥 OLS갈겨버리면됨. 정규분포가 내가 아는 다른 분포다 하면 그 분포로 MLE이용하고, 진짜 모르겠다 싶으면 머신러닝 모델들을 이용해야지 뭐. 패턴을 따른다던지 data들이 랜덤이 아니라던지 하는 여러가지 모습들을 보일 수 있고.
내 수준에서는 이거 말곤 모르겠다. 님이 보내준 가정만으로 분포를 어케 맞춰야하는지 감도안옴. 내가 수준미달일수는 있는데, 나도 궁금하니까 나중에 답이나, 답에 가까운 설명을 들으면 답글좀 써주셈