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Re: [閒聊] 高樓層住戶特別喜歡進進出出

看板home-sale (房屋交易)作者 (Selenium)時間4小時前 (2024/12/11 14:57), 4小時前編輯推噓8(8推 0噓 39→)
留言47則, 12人參與, 59分鐘前最新討論串2/2 (看更多)
※ 引述《sjerrysss (Jerry)》之銘言： : 以我住的14層樓社區來說 : 出門搭電梯有超過50%的機率會停在12-14樓 : 或是電梯正在往上然後停在12-14樓 : 就我其他親戚朋友家裡大樓的經驗 : 也都是高樓層住戶特別喜歡進出 : 大家有這樣的感覺嗎？ : 有住在高樓層的板友能分享為什麼特別喜歡進出家門嗎？ 雖然原發問問問題前有點欠考慮， 但他提到的事讓我有點好奇， 所以要chatGPT幫我建一個簡單的模型模擬一下。 為了簡化模型，假設有一棟14層樓、單梯的住宅大樓 2至14樓各住一個住戶，1樓是大廳也是唯一的出口 所有人都只會有兩種旅運模式： 1. 從居住樓層下到一樓出門 2. 從一樓回家上樓到自己的樓層 每次當有電梯的使用旅次產生時， 13層樓的住戶都有1/13的機率， 且彼此是獨立事件， 假設電梯容量很大永遠不會超載， 就算非常湊巧13個人要一起搭乘也沒問題， 觀察旅次結束後電梯停靠的最終位置， 作為一次事件的紀錄。 ChatGPT幫模擬出的機率分佈如下： 1F: 51.89% 2F: 2.24% 3F: 2.47% 4F: 2.48% 5F: 2.76% 6F: 2.98% 7F: 3.34% 8F: 3.48% 9F: 3.88% 10F: 3.98% 11F: 4.65% 12F: 4.77% 13F: 5.43% 13F: 5.65% 最後的模擬結果符合事前邏輯推算的結果， 電梯停一樓的機率最高（廢話） 其他樓層越高機率也逐漸提升 但沒有「佔了約50%」這麼誇張的情況 所以如果原po有這種觀察感想， 那麼就是犯了其他板友提到的心理學謬誤， 只對停高樓層時印象深刻， 但在1F或低樓層時，因為不太需要等， 就沒特別去記得了...... 還有，電梯停靠的機率 其實可以用排列組合公式精確算出 但我偷懶懶得去思考 直接叫AI模擬看看，AI大概跑了67000趟 得出如上的統計， 雖不精確，但已足參考。 各位看看要不要拿這數據去當管理費計算的依據， 但造成鄰居糾紛失和，不要來找我喔 XD ----- Sent from MeowPtt on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.70.127.146 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/home-sale/M.1733900242.A.B25.html ※ 編輯: SouthEast62 (42.70.127.146 臺灣), 12/11/2024 14:58:55
推
12/11 15:04, 4小時前 , 1F
沒算到地下室 還有去地下室開車跟直接從地下室搭上去的
12/11 15:04, 1F
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12/11 15:05, 4小時前 , 2F
還有去R樓曬棉被的也沒算到
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12/11 15:08, 4小時前 , 3F
簡化的模型你思考那麼多例外是幹嘛？光是14層樓的
12/11 15:08, 3F
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12/11 15:08, 4小時前 , 4F
大樓裡只住13個人就超現實了……
12/11 15:08, 4F
推
12/11 15:11, 4小時前 , 5F
我住14樓的大樓，我自己住13樓，觀察到的結果也是電梯停
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12/11 15:11, 4小時前 , 6F
在12-14樓的機率最高
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推
12/11 15:11, 4小時前 , 7F
不管啦 2樓以上都是高樓層 電梯不在1樓就是高樓層進進出出
12/11 15:11, 7F
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12/11 15:11, 4小時前 , 8F
頂樓還有公設的話 也會影響
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12/11 15:17, 4小時前 , 9F
靠太強了~推chatGPT
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12/11 15:31, 4小時前 , 10F
但概念上是一樣啦 每層住越多人也還是等比例
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12/11 15:32, 4小時前 , 11F
但地下室就必然是另一個停駐點會分散一樓的停駐率
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12/11 15:41, 3小時前 , 12F
單梯的話大致的分佈十之八九就是這樣，但如果有雙
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12/11 15:41, 3小時前 , 13F
梯以上，電梯的連動邏輯可能就會產生截然不同的結
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12/11 15:41, 3小時前 , 14F
果
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推
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運算結果符合邏輯，
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電梯方向分成往下or往下，
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住戶有出就會有進。
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往下：
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12/11 15:43, 3小時前 , 19F
最終目標高機率是1樓或更低，
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12/11 15:43, 3小時前 , 20F
早上停1樓或更低樓層的機會高；
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往上：
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12/11 15:44, 3小時前 , 22F
因為同一部電梯‘’不管幾人搭乘‘’，
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12/11 15:44, 3小時前 , 23F
最終‘’只會停在當梯最高樓層‘’的住戶，
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12/11 15:44, 3小時前 , 24F
所以‘’低樓層的停駐機率會被分散‘’，
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12/11 15:44, 3小時前 , 25F
晚上停較樓層的機會高。
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12/11 15:44, 3小時前 , 26F
不用精算，分佈結果大概會是這樣，
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12/11 15:44, 3小時前 , 27F
跟高樓層愛進出一點關係都沒有。
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12/11 15:45, 3小時前 , 28F
除非永遠都是‘’一戶搭當次電梯‘’，
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12/11 15:45, 3小時前 , 29F
不然機率絕對不會是等比例。
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12/11 16:28, 3小時前 , 30F
中低樓層要下樓 看著4台電梯同時往上去20幾樓真的很幹
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推
12/11 16:53, 2小時前 , 31F
太強了
12/11 16:53, 31F
推
12/11 17:01, 2小時前 , 32F
這在認真什麼
12/11 17:01, 32F
推
12/11 17:11, 2小時前 , 33F
b大正解!!
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12/11 17:37, 2小時前 , 34F
3x樓要下樓 看電梯全往下才幹 爬樓梯也不會比較快
12/11 17:37, 34F
推
12/11 17:48, 1小時前 , 35F
如果你的模型為真，那麼頂樓真的很愛搭電梯就會變關鍵因素
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12/11 17:48, 1小時前 , 36F
。所以原po觀察的不無可能。但實際上你的模型不為真，因為
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12/11 17:48, 1小時前 , 37F
搭電梯不是獨立事件，尖峰時刻會特別繁忙，我有時候會坐在
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12/11 17:48, 1小時前 , 38F
電梯口一整天（梯廳是我家的一部分），所以假設每次都1/13
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12/11 17:48, 1小時前 , 39F
是錯的，要額外建立一起搭的權重才對。
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12/11 17:50, 1小時前 , 40F
一起搭的比例越高，停在高樓層的比例也會拉越開。所以如果
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12/11 17:50, 1小時前 , 41F
上班族居多，公司上下班時間又接近的社區會趨近於此。
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12/11 18:39, 59分鐘前 , 42F
是的，精密的模型應該要提高尖峰共搭的佔比，但我
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12/11 18:39, 59分鐘前 , 43F
又不是在寫論文沒打算把模型搞得那麼複雜，太複雜
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12/11 18:39, 59分鐘前 , 44F
我也不知AI能否理解得了。不過原po說的50%太誇張了
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12/11 18:39, 59分鐘前 , 45F
，因為如果電梯真的停在高樓層的機率達半，那表示
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12/11 18:39, 59分鐘前 , 46F
那棟樓幾乎是13層樓的住戶總是同進同出，才會有那
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12/11 18:39, 59分鐘前 , 47F
樣的統計結果。
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