【问题标题】：How to calculate waiting time for customer based on previous customers's waiting time如何根据以前客户的等待时间计算客户的等待时间
【发布时间】：2013-01-11 06:43:38
【问题描述】：

谁能建议一种方法来根据之前的等待时间计算餐厅的顾客等待时间。我的系统存储了每个客户的等待时间，并根据这个值来预测下一个客户的等待时间。

【问题讨论】：

标签： statistics future prediction time-estimation

【解决方案1】：

你无法预测一个确切的数字。

但一个简单的统计方法是：

average( waiting_time ) + ( 2 * standard_deviation( waiting_time ) )

即取平均值并加上两个标准差。

假设等待时间是正态分布的，上述等式的结果是大约95% 的客户将经历的最大等待时间。

【讨论】：

谢谢回复..你能告诉我你是如何计算出这个统计数据的吗......我想更深入地研究一下。
任何普通的统计教科书都可以。
注意：为此，您应该使用Bessel's Correction 计算 SD 作为真实总体 SD 的估计值。

【解决方案2】：

Poisson process 是一个随机过程，它计算事件的数量以及这些事件在给定时间间隔内发生的时间。每对连续事件之间的时间，例如客户等待时间，有一个Exponential distribution。来自维基：

指数分布在描述齐次泊松过程中的到达间隔时间长度时自然发生。

预测

使用最大似然估计，可以使用逆样本均值得到指数分布的rate parameter。

置信区间

来自维基：

计算 λ 估计的近似置信区间的一种简单快速的方法是基于中心极限定理的应用。对于包含至少 15 – 20 个元素的样品，此方法提供了一个很好的置信区间极限近似值。用 N 表示样本量，95% 置信区间的上限和下限由下式给出：

更多详情，请参阅Poisson process 和Exponential distribution。

【讨论】：