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Wahrscheinlichkeit, Geld zu verlieren

In dieser Übung verwenden wir das DGP-Modell, um Wahrscheinlichkeiten zu schätzen.

Wie zuvor gesehen, kann dieses Unternehmen zusätzliches Geld ausgeben, sagen wir 3.000 \(, um die Anzeige neu zu gestalten. Das könnte zu höheren Klickraten und Anmeldungen führen, ist aber nicht garantiert. Wir möchten wissen, ob wir diese zusätzlichen 3.000 \) ausgeben sollten, indem wir die Wahrscheinlichkeit berechnen, Geld zu verlieren. Anders gesagt: die Wahrscheinlichkeit, dass der Umsatz der Option mit hohen Kosten minus dem Umsatz der Option mit niedrigen Kosten geringer ist als die Kosten.

Sobald wir Umsatzszenarien simuliert haben, können wir viele Fragen stellen, die mit traditionellen analytischen Methoden möglicherweise nicht zugänglich sind.

Dieses einfache, aber leistungsstarke Rahmenwerk bildet die Grundlage bayesscher Methoden zur Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistische Simulation in Python

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Anleitung zur Übung

  • Initialisiere cost_diff, die Differenz zwischen der Option mit hohen und niedrigen Kosten, mit 3000.
  • Ermittle den Umsatz für die Option mit hohen Kosten und weise ihn rev_high zu.
  • Berechne den Anteil der Fälle, in denen rev_high - rev_low kleiner ist als cost_diff. Nenne ihn frac und nutze ihn, um deine Ergebnisse auszugeben.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Initialize cost_diff
sims, cost_diff = 10000, ____

# Get revenue when the cost is 'low' and when the cost is 'high'
rev_low = get_revenue(get_signups('low', ct_rate, su_rate, sims))
rev_high = ____

# calculate fraction of times rev_high - rev_low is less than cost_diff
frac = ____
print("Probability of losing money = {}".format(____))
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