Verkäufe unter neuen Marktbedingungen simulieren
Der Finanzanalyst des Unternehmens sagt voraus, dass der Wert jedes Deals im nächsten Quartal um 20 % steigen wird und die Volatilität oder Standardabweichung des Wertes jedes Deals um 30 % zunehmen wird. Um zu sehen, wie Amirs Umsätze im nächsten Quartal unter diesen neuen Marktbedingungen aussehen könnten, simulierst du neue Umsatzbeträge mit der Normalverteilung und speicherst sie im DataFrame new_sales, der bereits für dich erstellt wurde.
Außerdem wird norm von scipy.stats, pandas als pd und matplotlib.pyplot als plt geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in die Statistik in Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Derzeit liegt Amirs durchschnittlicher Verkaufsbetrag bei 5000 Dollar. Berechne, wie hoch sein neuer Durchschnittsbetrag ist, wenn er um 20 % steigt, und speichere ihn in
new_mean. - Amirs aktuelle Standardabweichung beträgt 2000 Dollar. Berechne, wie hoch seine neue Standardabweichung sein wird, wenn sie um 30 % steigt, und speichere dies in
new_sd. - Erstelle eine Variable mit der Bezeichnung
new_sales, die 36 simulierte Beträge aus einer Normalverteilung mit einem Mittelwert vonnew_meanund einer Standardabweichung vonnew_sdenthält. - Stelle die Verteilung der Beträge (
amount) fürnew_salesmithilfe eines Histogramms dar und lasse das Diagramm anzeigen.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate new average amount
new_mean = ____
# Calculate new standard deviation
new_sd = ____
# Simulate 36 new sales
new_sales = ____
# Create histogram and show
plt.____
____