В принципе до остановки автобуса осталось идти десять минут рецензируемый мной реферат
Обновлено: 05.07.2024
При выборе способа перемещения по современному городу, его жители руководствуются тремя факторами, такими как: комфортность (удобство), скорость, цена. Общественный транспорт в России часто организован настолько "эффективно", что колоссально уступает другим способам передвижения
Общественным транспортом пользуюсь не так часто, стараюсь ходить пешком, лишь сложные погодные условия могут это изменить
Многие удивляются: "с утра 8 км - это же не реально!". Вполне реально, тут дело привычки, в какой-то момент не замечаешь такой дистанции, зато заряд бодрости на день и в пути всё можно обдумать и распланировать. Кроме того нынешние реалии жизни требуют высокой дисциплины в плане наличия базового объема движения.
Тут надо понимать, что основным двигателем прогресса технической мысли человечества является лень. Автомобиль за последние лет 10 стал очень доступным, общественный транспорт покрывает всё большие городские территории, прогулки заменяют торговые центры, а мог ли кто-то подумать про все эти электросамокаты на каждом шагу.
7 сентября этого года случилась дождливая погода, да и дел на утро накопилось. Поэтому чтобы не промокнуть и успеть вовремя на работу пришлось воспользоваться услугами автобуса.
Автобус №8. Едем с окраины, спальника в самый центр Ижевска
Начиная с середины пути и до конечной станции идут остановки для выхода на различные предприятия Центральной промышленной зоны.
Прийдя к остановке автобуса в утренний час пик всегда есть уверенность, что нужный маршрут придёт в пределах комфортного времени ожидания (7-12 минут). В этот раз казалось бы всё в пределах нормы.
Проехали треть пути. Случилось происшествие
Через ещё две остановки наполненность салона превысила все 120% - двери стали закрываться и открываться с гудением, из-за мешающих им людей. Третье такое открывание совпало с истошным криком в матерном исполнении.
Через секунд 15 двери автобуса закрылись, мне показалось это произошло из-за того, что все кому надо было зайти/выйти это сделали.
В итоге через 3 остановки автобус всё-таки остановился. Я даже не понял до чего они договорились, что спровоцировало эту остановку, чего та тетка перешла на крик?
Далее женщина и пострадавший зашли в кабину водителя. Через минут 5 женщина вышла из кабины, а пострадавший мужчина сел с водителем. Интересно, что выйдя из автобуса женщина пошла от остановки в сторону второй площадки Мотозавода, видимо до места доехала )))
6. Перепишите, исправляя ошибки. Определите, с чем связана каждая ошибка. 1. В принципе, до остановки автобуса осталось идти десять минут. 2. Рецензируемый мной реферат содержит в целом верные сведения, однако встречается в нём и явная дичь. 3. Вы уравновешенный, думающий человек, однако и вам свойственны скоропостижные решения. 4. Вчера в столовой случился неприятный прецедент. 5. Существительное в предложении часто играет функцию сказуемого. 6. Общая занятость на работе, которая обусловлена ответственной должностью, и вовлечённость в разнообразные бытовые дела семьи — вот причины усталости, вследствие которой я не могу сейчас пожарить тебе яичницу. 7. Соревнование назначено на конец марта месяца.
Ответы
я думаю что не потому что грамматические значения разрядов слов не могут быть в разных языках
1. петр рад -выражено сущ.был встретиться с другом. 2. и будут звуки те прекрасны -кратким прилаг.3. дерево червь изнутри точит-глагол. 4. некоторое время он пытался -глагол.припомнить свой сон в деталях
будет г блрлплрамол не блогодори
Другие вопросы по Русскому языку
Укажите количество грамматических основ в предложении: "поди взгляни ещё раз на розы, а когда вернёшься, чтобы проститься со мной, я открою тебе один секрет."
Напишите рассказ со словами в березовом лесу, у старого пня, под желтыми листочками, на тонких длинных ножках, разноцветные головки, на крепких толстеньких ножках, с красными шляпками, в белую крапинку.
Составить текст. улетают, птицы, листья, , желтые, красные, шорох, осенняя листва, тишина, прощальный крик, журавли, утренние заморозки.
Семьдесят секунд , семьдесят дециметров, восьмидесяти километрами, более трехсот лет, шестьюдесятью минутами, около восьмидесяти дециметров, не менее пятисот килограммов , не более пятидесяти инженеров, свыше четырехсот процентов, от четырехсот до восьмисот процентов , восемьсот сантиметров,
прошу не отмечать это за нарушение,так как хочу чтоб автор ! где фото?
Похожие вопросы:
1)укажите предложение с обратным порядком слов а)помню тихое раннее утроб)в поле было холодно и туманнов)утренний туман вьется над поселком г)погода была хорошая тихаяд)воздух прозрачен и свеж 2)укажите предложение с обратным порядком слов а) нам подали борщ по флотскиб) давай пить кофе в) люди
мешают о счастье и мире г) забота скрепляет отношения между людьми д) пасмурная погода не портила нам отношения
Для слов море, дорога, мышонок напиши родственные слова-названия предметов и слова-названия признаков.
Сочинение рассуждуние по плану : 1 тезис 2 аргументы(2) 3 вывод на тему : как вы представляете себе большого красивого человека
Источник: Wikipedia License CC-BY-SA 3.0
Если вы часто ездите на общественном транспорте, то наверняка встречались с такой ситуацией:
Вы приходите на остановку. Написано, что автобус ходит каждые 10 минут. Засекаете время… Наконец, через 11 минут приходит автобус и мысль: почему мне всегда не везёт?
По идее, если автобусы приходят каждые 10 минут, а вы придёте в случайное время, то среднее ожидание должно составлять около 5 минут. Но в действительности автобусы не прибывают точно по расписанию, поэтому вы можете ждать дольше. Оказывается, при некоторых разумных предположениях можно прийти к поразительному выводу:
При ожидании автобуса, который приходит в среднем каждые 10 минут, ваше среднее время ожидания будет 10 минут.
Если автобусы прибывают ровно каждые десять минут, то действительно среднее время ожидания составит 5 минут. Можно легко понять, почему добавление вариаций в интервал между автобусами увеличивает среднее время ожидания.
Короче говоря, парадокс инспекции возникает всякий раз, когда вероятность наблюдения количества связана с наблюдаемым количеством. Аллен приводит пример анкетирования студентов университета о среднем размере их классов. Хотя школа правдиво говорит о среднем количестве 30 студентов в группе, но средний размер группы с точки зрения студентов гораздо больше. Причина в том, что в больших классах (естественно) больше студентов, что и выявляется при их опросе.
В случае автобусного графика с заявленным 10-минутным интервалом иногда промежуток между прибытиями длиннее 10 минут, а иногда и короче. И если придти на остановку в случайное время, то у вас больше вероятность столкнуться с более длинным интервалом, чем с более коротким. И поэтому логично, что средний промежуток времени, между интервалами ожидания дольше, чем средний промежуток времени между автобусами, потому что более длинные интервалы чаще встречаются в выборке.
Но парадокс времени ожидания делает более сильное заявление: если средний интервал между автобусами составляет минут, то среднее время ожидания для пассажиров составляет минут. Может ли такое быть правдой?
Чтобы убедить себя в разумности этого, сначала смоделируем поток автобусов, которые прибывают в среднем за 10 минут. Для точности возьмём большую выборку: миллион автобусов (или примерно 19 лет круглосуточного 10-минутного трафика):
Проверим, что средний интервал близок к :
Теперь можем смоделировать прибытие большого количества пассажиров на автобусную остановку в течение этого промежутка времени и вычислить время ожидания, которое каждый из них испытывает. Инкапсулируем код в функцию для последующего использования:
Затем смоделируем время ожидания и вычислим среднее:
Среднее время ожидания близко к 10 минутам, как и предсказывал парадокс.
Как смоделировать такую ситуацию?
По сути, это пример парадокса инспекции, где вероятность наблюдения значения связана с самим значением. Обозначим через распределение интервалов между автобусами по мере их прибытия на остановку. В такой записи ожидаемое значение времени прибытия будет:
В предыдущей симуляции мы выбрали минут.
Когда пассажир прибывает на автобусную остановку в произвольное время, вероятность времени ожидания будет зависеть не только от , но и от самого : чем больше интервал, тем больше в нём пассажиров.
Таким образом, можно написать распределение времени прибытия с точки зрения пассажиров:
Константа пропорциональности выводится из нормализации распределения:
Это упрощается до
Тогда время ожидания будет составлять половину ожидаемого интервала для пассажиров, поэтому мы можем записать
что можно переписать более понятным образом:
и теперь остаётся только выбрать форму для и вычислить интегралы.
Выбор p(T)
Получив формальную модель, каково же разумное распределение для ? Выведем картину распределения в пределах наших моделируемых прибытий, построив гистограмму интервалов между прибытиями:
Здесь вертикальная пунктирная линия показывает средний интервал около 10 минут. Это очень похоже на экспоненциальное распределение, и не случайно: наше моделирование времени прибытия автобуса в виде однородных случайных чисел очень близко к процессу Пуассона, а для такого процесса распределение интервалов экспоненциально.
(Примечание: в нашем случае это только приблизительная экспонента; на самом деле интервалы между равномерно отобранными точками в пределах промежутка времени соответствуют бета-распределению , которое в большом пределе приближается к . Для более подробной информации можете почитать, например, пост на StackExchange или эту ветку в твиттере).
Экспоненциальное распределение интервалов подразумевает, что время прибытия следует за процессом Пуассона. Чтобы проверить это рассуждение, проверим наличие другого свойства пуассоновского процесса: что число прибытий в течение фиксированного промежутка времени является пуассоновским распределенем. Для этого разобъём симулированные прибытия на часовые блоки:
Близкое соответствие эмпирических и теоретических значений убеждает в правильности нашей интерпретации: для больших смоделированное время прибытия хорошо описано пуассоновским процессом, который подразумевает экспоненциально распределённые интервалы.
Это означает, что можно записать распределение вероятностей:
Если подставить результат в предыдущую формулу, то мы найдём среднее время ожидания для пассажиров на остановке:
Для рейсов с прибытиями по процессу Пуассона ожидаемое время ожидания идентично среднему интервалу между прибытиями.
Вышеизложенное хорошо, если реальные прибытия автобусов на самом деле описываются процессом Пуассона, но так ли это?
Источник: схема общественного транспорта Сиэтла
Попробуем определить, как парадокс времени ожидания согласуется с реальностью. Для этого изучим некоторые данные, доступные для загрузки здесь: arrival_times.csv (CSV-файл объёмом 3 МБ). Набор данных содержит запланированное и фактическое время прибытия для автобусов RapidRide маршрутов C, D и E на автобусной остановке 3rd&Pike в центре Сиэтла. Данные записаны во втором квартале 2016 года (огромное спасибо Марку Халленбеку из транспортного центра штата Вашингтон за этот файл!).
| OPD_DATE | VEHICLE_ID | RTE | DIR | TRIP_ID | STOP_ID | STOP_NAME | SCH_STOP_TM | ACT_STOP_TM | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2016-03-26 | 6201 | 673 | S | 30908177 | 431 | 3RD AVE & PIKE ST (431) | 01:11:57 | 01:13:19 |
| 1 | 2016-03-26 | 6201 | 673 | S | 30908033 | 431 | 3RD AVE & PIKE ST (431) | 23:19:57 | 23:16:13 |
| 2 | 2016-03-26 | 6201 | 673 | S | 30908028 | 431 | 3RD AVE & PIKE ST (431) | 21:19:57 | 21:18:46 |
| 3 | 2016-03-26 | 6201 | 673 | S | 30908019 | 431 | 3RD AVE & PIKE ST (431) | 19:04:57 | 19:01:49 |
| 4 | 2016-03-26 | 6201 | 673 | S | 30908252 | 431 | 3RD AVE & PIKE ST (431) | 16:42:57 | 16:42:39 |
Я выбрал данные RapidRide в том числе потому что на протяжении большей части дня автобусы курсируют с регулярными интервалами 10−15 минут, не говоря уже о том, что я частый пассажир маршрута С.
Очистка данных
Для начала сделаем небольшую очистку данных, чтобы преобразовать их в удобный вид:
| Маршрут | Направление | График | Факт. прибытие | Опоздание (мин) | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | C | юг | 2016-03-26 01:11:57 | 2016-03-26 01:13:19 | 1.366667 |
| 1 | C | юг | 2016-03-26 23:19:57 | 2016-03-26 23:16:13 | -3.733333 |
| 2 | C | юг | 2016-03-26 21:19:57 | 2016-03-26 21:18:46 | -1.183333 |
| 3 | C | юг | 2016-03-26 19:04:57 | 2016-03-26 19:01:49 | -3.133333 |
| 4 | C | юг | 2016-03-26 16:42:57 | 2016-03-26 16:42:39 | -0.300000 |
В этой таблице шесть наборов данных: направления на север и юг для каждого маршрута C, D и E. Чтобы получить представление об их характеристиках, давайте построим гистограмму фактического минус запланированного времени прибытия для каждого из этих шести:
Логично предположить, что автобусы ближе к графику в начале маршрута и больше отклоняются от него к концу. Данные подтверждают это: наша остановка на южном маршруте С, а также на северных D и Е близка к началу маршрута, а в обратном направлении — недалеко от конечного пункта.
Запланированные и наблюдаемые интервалы
Посмотрим на наблюдаемые и запланированные интервалы между автобусами для этих шести маршрутов. Начнём с функции groupby в Pandas для вычисления этих интервалов:
Уже видно, что результаты не очень похожи на экспоненциальное распределение нашей модели, но это ещё ничего не говорит: на распределения могут влиять непостоянные интервалы в графике.
Повторим построение диаграмм, взяв запланированные, а не наблюдаемые интервалы прибытия:
Это показывает, что в течение недели автобусы ходят с разными интервалами, так что мы не можем оценить точность парадокса времени ожидания по реальной информации с остановки.
Построение однородных расписаний
Хотя официальный график не даёт однородных интервалов, есть несколько конкретных промежутков времени с большим количеством автобусов: например, почти 2000 автобусов маршрута E в северную сторону с запланированным интервалом в 10 минут. Чтобы узнать, применим ли парадокс времени ожидания, давайте сгруппируем данные по маршрутам, направлениям и запланированному интервалу, а затем повторно сложим их, словно они произошли последовательно. Это должно сохранить все соответствующие характеристики исходных данных, облегчив при этом прямое сравнение с предсказаниями парадокса времени ожидания.
| Маршрут | Направление | Расписание | Факт. прибытие | Опоздание (мин) | Факт. интервал | Интервал по графику | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | C | север | 10.0 | 12.400000 | 2.400000 | NaN | 10.0 |
| 1 | C | север | 20.0 | 27.150000 | 7.150000 | 0.183333 | 10.0 |
| 2 | C | север | 30.0 | 26.966667 | -3.033333 | 14.566667 | 10.0 |
| 3 | C | север | 40.0 | 35.516667 | -4.483333 | 8.366667 | 10.0 |
| 4 | C | север | 50.0 | 53.583333 | 3.583333 | 18.066667 | 10.0 |
На очищенных данных можно составить график распределения фактического появления автобусов по каждому маршруту и направлению с частотой прибытия:
Мы видим, что для каждого маршрута распределение наблюдаемых интервалов почти гауссово. Оно достигает максимума около запланированного интервала и имеет стандартное отклонение, которое меньше в начале маршрута (на юг для C, на север для D/E) и больше в конце. Даже на глаз видно, что фактические интервалы прибытия определённо не соответствуют экспоненциальному распределению, что является основным предположением, на котором основан парадокс времени ожидания.
Мы можем взять функцию моделирования времени ожидания, которую использовали выше, чтобы найти среднее время ожидания для каждого автобусного маршрута, направления и расписания:
Среднее время ожидания, возможно, на минуту или две больше половины запланированного интервала, но не равно запланированному интервалу, как подразумевает парадокс времени ожидания. Другими словами, парадокс инспекции подтверждён, но парадокс времени ожидания не соответствует действительности.
Парадокс времени ожидания был интересной отправной точкой для обсуждения, которое включило в себя моделирование, теорию вероятности и сравнение статистических предположений с реальностью. Хотя мы подтвердили, что в реальном мире автобусные маршруты подчиняются некоторой разновидности парадокса инспекции, приведённый выше анализ довольно убедительно показывает: основное предположение, лежащее в основе парадокса времени ожидания, — что прибытие автобусов следует статистике пуассоновского процесса — не является обоснованным.
Оглядываясь назад, это и не удивительно: процесс Пуассона — это процесс без памяти, который предполагает, что вероятность прибытия полностью независима от времени с момента предыдущего прибытия. На самом деле в хорошо управляемой системе общественного транспорта есть специально структурированные расписания, чтобы избежать такого поведения: автобусы не начинают свои маршруты в случайное время в течение дня, а стартуют по расписанию, выбранному для наиболее эффективной перевозки пассажиров.
Более важный урок в том, что следует быть осторожным относительно предположений, которые вы делаете к любой задаче анализа данных. Иногда процесс Пуассона — хорошие описание для данных о времени прибытия. Но только то, что один тип данных звучит как другой тип данных, не означает, что предположения, допустимые для одного, обязательно действительны для другого. Часто предположения, которые кажутся правильными, могут привести к выводам, которые не соответствуют действительности.
Читайте также: