Sollten wir kaufen?
In der letzten Übung haben wir die zufällige Ziehung des Lotterieloses einmal simuliert. In dieser Übung schließen wir den Simulationsprozess ab, indem wir den Vorgang mehrfach wiederholen.
Durch das Wiederholen erhalten wir mehrere Ergebnisse. Das kannst du dir wie mehrere Universen vorstellen, in denen dieselbe Lotterieziehung stattgefunden hat. Anschließend bestimmen wir den durchschnittlichen Gewinn über all diese Universen. Wenn der durchschnittliche Gewinn höher ist als der Preis des Tickets, lohnt sich der Kauf; andernfalls wollen wir das Ticket vielleicht nicht kaufen.
So werden Simulationen typischerweise zur Bewertung von Geschäftsinvestitionen genutzt. Nach dieser Übung hast du die grundlegenden Werkzeuge, um Simulationen zur Entscheidungsfindung einzusetzen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Statistische Simulation in Python
Anleitung zur Übung
- Setze den Parameter
size, der die Anzahl der Simulationen steuert, auf 2000. - Setze
payoffsauf eine Liste, die enthält, wie viel du verlieren und wie viel du gewinnen könntest. - Setze
probsauf eine Liste mit den Wahrscheinlichkeiten für Verlust und Gewinn. - Berechne das Mittel von
outcomesund weise esanswerzu.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Initialize size and simulate outcome
lottery_ticket_cost, num_tickets, grand_prize = 10, 1000, 10000
chance_of_winning = 1/num_tickets
size = ____
payoffs = ____
probs = ____
outcomes = np.random.choice(a=____, size=size, p=____, replace=True)
# Mean of outcomes.
answer = ____
print("Average payoff from {} simulations = {}".format(size, answer))