Do you think it's fair for higher-value passengers to be overcharged all the time?Why?If you were one of them,what would you do?

时间: 2024-06-06 20:09:34 浏览: 16
As an AI language model, I don't have personal preferences or opinions on topics like this. However, I can offer you some general thoughts on this issue. On one hand, higher-value passengers are paying for additional services and privileges, so it may be reasonable for them to be charged more. On the other hand, if the price discrepancy between higher and lower value passengers becomes too extreme, it could be perceived as unfair or discriminatory. Ultimately, it's up to each individual to decide whether they are willing to pay the premium for higher-value services or not.
相关问题

Do you think it's fair for higher-value passengers to be overcharged all the time?Why?

As an AI language model, I don't have opinions or beliefs like humans do. However, in terms of pricing strategies, businesses often employ dynamic pricing based on market demands and revenue management. This practice aims to maximize profits by charging different prices to different customers based on their willingness to pay. Whether this is fair or not may depend on individual perspectives and moral values.

Can you show me a real application in reality about Dynamic part average testing?

Sure, here is an example of a real application of dynamic part average testing: In the automotive industry, manufacturers use dynamic part average testing to ensure the reliability of their vehicles. One important component of a car’s suspension system is the shock absorber. A shock absorber is responsible for absorbing the impact of bumps and uneven surfaces on the road, providing a smooth ride for the passengers. To ensure the shock absorbers are functioning properly, the manufacturer uses dynamic part average testing. This involves testing a sample of shock absorbers by subjecting them to simulated road conditions, such as driving over bumps and potholes. During the testing process, sensors are placed on the shock absorbers to measure their response to the simulated road conditions. The data collected is analyzed to determine the average performance of the shock absorbers. If any shock absorbers fall outside of the acceptable range, they are discarded and replaced before they make it into the final product. Dynamic part average testing helps ensure that the shock absorbers in a car are reliable and provide a smooth ride for the passengers. It also helps the manufacturer identify any potential issues early on in the production process, which can save time and money in the long run.

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Forecast-the-number-of-passengers-for-the-next-twelve-months:它具有过去几年中在特定路线上搭乘航空公司旅行的乘客数量的数据。 他们希望使用这些数据来查看是否可以预测未来十二个月的乘客数量

预测接下来的十二个月的乘客人数过去几年中，使用该航空公司在特定航线上旅行的乘客数量的数据。 使用此数据，希望预测未来十二个月的乘客数量。 使用不同的平滑技术来捕获时间序列中的水平，趋势和季节性。...
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international-airline-passengers.csv 航线乘客数据资源

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veh_version=2002; % version of ADVISOR for which the file was generated veh_proprietary=0; % 0=> non-proprietary, 1=> proprietary, do not distribute veh_validation=0; % 0=> no validation, 1=> data agrees with source data,

2=> data matches source data except for minor deviation(s) veh_description='Sample vehicle file for ADVISOR'; % one line description of the vehicle veh_mfr='Generic'; % manufacturer's name veh_model='...

你没有用到tseries 和forecast包？

plot(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"], main = "Seasonal Trend of AirPassengers Time Series") 这将使用tseries和forecast包生成四种趋势图和季节性趋势图。 我希望这次能够满足你的要求。

C语言编程飞机订票系统如何设计？代码

printf("已预订（%s）\n", flight[i].passengers[j]); } } return; } } printf("未找到该航班！\n"); } int main() { struct FlightInfo flight[3] = { {"CA1234", "北京", "上海", "2021-01-01", {0}, {...

解释代码 public void reserveTickets(int a){ Scanner myscanner = new Scanner(System.in); System.out.println("Please input the number of the passengers:"); this.number = myscanner.nextInt(); for (int b = number;b > 0; --b) { System.out.println("Dear passenger please input some messages for the No."+(number+1-b)+"passenger"); System.out.println("Please input Your FullName:"); this.passengerFullName[number-b] = myscanner.nextLine(); System.out.println("Please input Your gender(Male, Female or Other):"); this.passengerGender[number-b]= myscanner.nextLine(); System.out.println("Please input Your age:"); this.passengerAge[number-b] = myscanner.nextInt(); }

这段代码定义了一个名为reserveTickets的函数，函数接受一个整型参数a。函数实现的功能是让用户输入乘客的信息并将其保存在一个数组中。首先，创建一个Scanner对象myscanner来读取用户输入。接着，输出提示信息要求...

// 折半查找 int binary_search(int ticket_num) { int left = 0, right = count-1; while(left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if (passengers[mid].ticket_num == ticket_num) { return mid; } else if (passengers[mid].ticket_num > ticket_num) { right = mid - 1; } else { left = mid + 1; } } return -1; }

这段代码实现了一个折半查找的算法。折半查找也被称为二分查找，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。它的基本思想是将查找区间分为两部分，通过比较中间元素和目标元素的大小，缩小查找范围，直到找到...

def fitness_function(individual): big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = individual small_loop_length = small_loop_end - small_loop_start if small_loop_length < min_small_loop_stations or small_loop_length > max_small_loop_stations: return 1e9, cost = (big_loop_trains + small_loop_trains) * (stations - 1) * min_interval + average_boarding_time * passengers_per_train * (big_loop_trains + small_loop_trains) return cost,分析代码

这段代码定义了一个...在计算代价值时使用了一些乘法运算，其中包括"stations"、"min_interval"、"average_boarding_time"、"passengers_per_train"等变量。需要根据更多的上下文信息才能全面理解函数的作用和目的。

install.packages("tseries") install.packages("forecast") library(tseries) library(forecast) data(AirPassengers) # 时间序列分析 ts <- ts(AirPassengers, frequency = 12) # 绘制四种趋势图 # 线图 plot.ts(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers") # 点图 plot.ts(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers", pch = 20, col = "red") # 点线图 plot(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers") lines(ts, col = "blue") # 区域图 plot(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers", type = "n") polygon(c(time(ts),rev(time(ts))),c(2*sd(ts),rev(-2*sd(ts))),col="blue",border=NA) lines(ts) # 绘制季节性趋势图 decomposed_ts <- stl(ts, s.window = "periodic") plot(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"], main = "Seasonal Trend of AirPassengers Time Series")（报错：> polygon(c(time(ts),rev(time(ts))),c(2*sd(ts),rev(-2*sd(ts))),col="blue",border=NA) Error in xy.coords(x, y, setLab = FALSE) : 'x'和'y'的长度不一样）

polygon(c(time(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"]),rev(time(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"]))),c(2*sd(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"]), rev(-2*sd(decomposed_ts$time.series[, ...

我按照你所说的的进行了修改，可是依旧错误，错误如下> PoData<-AirPassengers > CluData<-PoData[,AirPassengers] Error in [.default(PoData, , AirPassengers) : incorrect number of dimensions

在这种情况下，错误提示指出是维度不匹配，原因是你在提取数据的时候使用了AirPassengers而不是"Passengers"，导致程序无法正确识别要提取的变量。请使用以下代码进行提取： PoData <- AirPassengers CluData ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression '''导入数据并粗略查看情况''' train_data = pd.read_csv(r'C:\Users\86181\Desktop\titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\Users\86181\Desktop\titanic\test.csv') print(train_data.head()) print(np.sum(pd.isnull(train_data)))#查看缺失的信息 '''SibSp为兄弟妹的个数，Parch为父母与小孩的个数，Embarked为登船港口''' '''数据清洗''' train_data = train_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket','Cabin'], axis = 1)#删除无关项 test_data = test_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket','Cabin'], axis = 1) print(train_data.head()) train_data = train_data.dropna(axis = 0) print(np.sum(pd.isnull(train_data)))#再次查看是否还有缺失的信息 '''查看数据的总体情况''' train_data['Age'].hist() plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The age of all passengers') plt.show() train_data['Pclass'].hist() plt.xlabel("'Passengers' class") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The class of all passengers') plt.show() train_data['Sex'].hist() plt.xlabel("Sex") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The sex of all passengers') plt.show() train_data['SibSp'].hist() plt.xlabel("The number of SibSp") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The SibSp of all passengers') plt.show() train_data['Parch'].hist() plt.xlabel("The number of Parch") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The Parch of all passengers') plt.show() train_data['Fare'].hist() plt.xlabel("Fare") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The fare of all passengers') plt.show() train_data['Embarked'].hist() plt.xlabel("Embarked") plt.ylabel('Embarked of passengers') plt.title('The Embarked of all passengers') plt.show() train_data['Survived'].hist() plt.xlabel("Survived") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('Survived passengers') plt.show() '''开始分析''' X_train = train_data[['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']] Y_train = train_data[['Survived']] X_train = pd.get_dummies(train_data, columns = ['Pclass']) X_train = pd.get_dummies(train_data, columns = ['Embarked']) X_train['Sex'].replace('female', 0, inplace = True) X_train['Sex'].replace('male', 1, inplace = True) print(X_train.head()) print(np.sum(pd.isnull(X_train)))

这段Python代码的作用是：导入一些常用的数据分析和可视化库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn），然后使用pandas读取Titanic数据集中的训练集和测试集。而后打印出训练集的前五行数据，以及训练集中每列的缺失...

dataframe = pd.read_csv('./international-airline-passengers.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3) dataset = dataframe.values # 将整型变为float dataset = dataset.astype('float32') #归一化 在下一步会讲解 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset) train_size = int(len(dataset) * 0.65) trainlist = dataset[:train_size] testlist = dataset[train_size:]

根据您的代码，您正在处理一个名为 'international-airline-passengers.csv' 的数据集。首先，您使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取了该文件，并指定了 usecols 参数来选择要使用的列（在这里，选取了第二列...

#include <iostream> #include #include <string> using namespace std; // 定义一个结构体表示旅客 struct Passenger { int id; string name; }; // 约瑟夫双向生死者游戏函数 void josephusGame(int p, int m, int n, int q) { // 创建旅客列表并初始化 list passengers; for (int i = 1; i <= p; i++) { Passenger passenger; passenger.id = i; passenger.name = "同学" + to_string(i); passengers.push_back(passenger); } // 开始游戏 auto current = passengers.begin(); while (passengers.size() > q) { // 正向计数m个旅客并移除 for (int i = 1; i < m; i++) { current++; if (current == passengers.end()) { current = passengers.begin(); } } cout << "离开的旅客学号：" << current->id << " 姓名：" << current->name << endl; current = passengers.erase(current); // 反向计数n个旅客并移除 for (int i = 1; i < n; i++) { if (current == passengers.begin()) { current = passengers.end(); } current--; } cout << "离开的旅客学号：" << current->id << " 姓名：" << current->name << endl; current = passengers.erase(current); } // 输出剩余旅客信息 cout << "剩余旅客的学号和姓名：" << endl; for (const auto& passenger : passengers) { cout << "学号：" << passenger.id << " 姓名：" << passenger.name << endl; } } int main() { int p, m, n, q; cout << "请输入旅客人数p："; cin >> p; cout << "请输入正向计数m："; cin >> m; cout << "请输入反向计数n："; cin >> n; cout << "请输入剩余旅客数量q："; cin >> q; josephusGame(p, m, n, q); return 0; }

这是一个使用 C++ 实现的约瑟夫双向生死者游戏的程序。程序中定义了一个结构体表示旅客，使用双向链表来存储旅客，并通过迭代器来访问链表中的元素。程序中的 josephusGame 函数实现了游戏的逻辑，包括正向计数和...

psnger_total = 80; taxi_total = 152; r_valid = 2/10; %% %无补贴情况 sum=0; for o=1:100 for i=1:psnger_total passengers1(i,:)=gen_passenger(); end for i=1:taxi_total taxis1(i,:)=gen_taxi(); end a1=calcuate_b(passengers1, taxis1); sum=sum+a1; end average1=sum/100; %% %有补贴情况 m1=10.6; m2=10.8925; r1=1-exp(0.09395*m1); %乘客使用软件比率 r2=1-exp(0.013413*m2); %司机使用软件比率 sum2=0 %% for g=1:100 %人员生成 for q=1:round(psnger_total*r1) passengers2_1(q,:)=gen_passenger(); %使用软件的乘客 end for p=1:round(taxi_total*r2) taxis2_1(p,:)=gen_taxi(); %使用软件的司机 end for q=1:round(psnger_total*(1-r1)) passengers2_2(q,:)=gen_passenger(); %不使用软件的乘客 end for p=1:round(taxi_total*(1-r2)) taxis2_2(p,:)=gen_taxi(); %不使用软件的司机 end %乘客不使用软件 taxis3=[taxis2_1,taxis2_2]; [a2_1,a2_2]=calcuate_b2(passengers2_2,taxis3); %乘客使用软件 %司机不使用软件 [a3_1,a3_2]=calcuate_b2(passenger2_1,taxis2_2); %司机使用软件 sum=0; n=1; r_valid2=0.2+1.709*10.8925; for i=1:length(passenger2_1) x=passenger2_1(i,1);y=passenger2_1(i,2); for n=1:length(taxis2_2) if (taxis2_2(n,1)<(x+r_valid2)) && (taxis2_2(n,2)<(y+r_valid2)) sum=sum+1; end end end a4_1=sum; a4_2=length(passenger2_1); if a4_1<0.7*passengers1 sum2=sum2+(a2_2+a3_2+a4_2)/(a2_1+a3_1+a4_1); else sum2=sum2+(passengers2_1+passengers2_2)/(taxis2_1+taxis2_2); end end average2=sum2/100; averge1,average2

这代码的主要功能是模拟乘客使用软件约出租车的情况，然后计算在有无补贴的情况下，乘客和司机的平均效用。 代码首先定义了一些变量，如乘客总数（psnger_total）、出租车总数（taxi_total）和有效范围比率（r_...

SARIMA(1,1,1)(0,1,2)[12]-GARCH(1,1)模型预测代码（R语言）

plot(sarima_garch_pred, main = "SARIMA-GARCH(1,1) Air Passengers Forecast") lines(air_test, col = "red") 这就是使用R语言实现SARIMA(1,1,1)(0,1,2)[12]-GARCH(1,1)模型预测的基本流程。

matplotlib探索泰坦尼克灾难数据 (1) 将数据框命名为titanic (2) 将PassengerId设置为索引 (3) 绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 (4) 绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 (5) 有多少人生还？ (6) 绘制一个展示船票价格的直方图

print('There were {} survivors on the Titanic.'.format(num_survived)) # 绘制一个展示船票价格的直方图 plt.hist(titanic['Fare'], bins=20) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Count') plt.title('Distribution ...

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