例6.1.1开水房拥挤成因分析数据采集 有人想分析出一所大学开水房拥挤的原因,并提 出解决方案 他在连续一周的中午11:40~12:20进行实地观测, 得到开水房人 到达情况的数据(表71 表7.1每10秒到达人数及相应频数 到达人数(个/10012345678 秒 相应的频数661321311050221043 当他猜测可能是管道阻塞造成拥挤为此他记录下两组 数据,用于比较分析 表72管道通畅时顾客打水时间及相应频数 打水时间(秒)30|3540 4550556065707580859510512 相应的频数12|3221 394535 22 表73管道阻塞时顾客打水时间及相应频数
例 6.1.1 开水房拥挤成因分析数据采集 有人想分析出一所大学开水房拥挤的原因,并提 出解决方案. 他在连续一周的中午 11：40～12：20 进行实地观测, 得到开水房人 到达情况的数据(表 7.1). 表 7.1 每 10 秒到达人数及相应频数 当他猜测可能是管道阻塞造成拥挤,为此他记录下两组 数据,用于比较分析. 表 7.2 管道通畅时顾客打水时间及相应频数 打水时间（秒） 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 95 105 125 相应的频数 1 2 3 2 2 1 3 9 4 5 3 5 4 2 2 表 7.3 管道阻塞时顾客打水时间及相应频数 到达人数(个/10 秒) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 相应的频数 66 132 131 110 50 22 10 4 3
打455565707580859095100105110125 水时间 (秒) 频数 33234111412 打130135160175185190200205215240255265300 水时间 (秒 频数 32112|11211111 需要什么形式的数据这与建模目的和所选择的模 型的特点有关 例6.1.2.渡口模型 船主收集到的有一组数据是:需要摆渡的车辆中“平 均40%的车为
打 水 时 间 (秒) 45 55 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 125 频 数 3 3 2 3 4 1 1 1 4 1 2 2 1 打 水 时 间 (秒) 130 135 160 175 185 190 200 205 215 240 255 265 300 频 数 3 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 需要什么形式的数据,这与建模目的和所选择的模 型的特点有关。 例 6.1.2. 渡口模型 船主收集到的有一组数据是：需要摆渡的车辆中“平 均 40％的车为
轿车,55%的车为卡车,5%的车为摩托车.” 其中“平均”两字至关重要,因一次摆渡中各类车 所占百分比是无意义的.他需做较多次数的观察得到一 大批数据,并求相应的平均值得到上述数据.这些平均 值更具有代表性,更如实地反映了渡口的实际情况
轿车, 55％的车为卡车, 5％的车为摩托车.” 其中“平均”两字至关重要，因一次摆渡中各类车 所占百分比是无意义的. 他需做较多次数的观察得到一 大批数据，并求相应的平均值得到上述数据. 这些平均 值更具有代表性，更如实地反映了渡口的实际情况
