Gewichtete Wahrscheinlichkeit
Txs Tools, ein Unternehmen für Hardware-Werkzeuge, möchte über seinen Heimatmarkt A hinaus in Markt B expandieren. Sie haben Marktforschung betrieben und die folgenden numerischen Wahrscheinlichkeiten erhalten:
| Sales Level (USD) | Probability (%) |
|---|---|
| 0 | 5 |
| 200 | 10 |
| 300 | 40 |
| 500 | 20 |
| 800 | 25 |
Txs Tools wird nur dann motiviert sein zu expandieren, wenn sie mit angemessener Sicherheit davon ausgehen können, einen Umsatz von 400 oder mehr zu erreichen. Um die unterschiedlichen prognostizierten Umsatzwahrscheinlichkeiten zu steuern, hat Txs Tools dich gebeten, die gewichtete Wahrscheinlichkeit zu berechnen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Finanzprognosen mit Python
Anleitung zur Übung
- Berechne die gewichtete Wahrscheinlichkeit für das Umsatzniveau von Txs Tools anhand der Wahrscheinlichkeitstabelle, indem du eine kombinierte Liste
sales_probabilityerstellst, bei der die Paare als String durch ein Pipe-Zeichen|getrennt sind. - Erstelle eine Schleife, die über die Liste iteriert und die gewichtete Wahrscheinlichkeit ermittelt.
- Die
for-Schleife soll durch jedespairin der Liste iterieren und diepartsaufteilen, indem du das Zeichen angibst, das die Paare trennt.
- Die
- Gib das Ergebnis aus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create the combined list for sales and probability
sales_probability = ['0|0.05', ____, ____, ____, ____]
weighted_probability = 0
# Create a for loop to calculate the weighted probability
for ____ in sales_probability:
parts = pair.____('____')
weighted_probability += ____(parts[0]) * ____(parts[1])
# Print the weighted probability result
print("The weighted probability is {}.".format(____))