¿Deberíamos comprar?

En el último ejercicio, simulamos una única extracción aleatoria del billete de lotería. En este ejercicio, completamos el proceso de simulación repitiéndolo varias veces.

Al repetir el proceso obtenemos múltiples resultados. Podemos imaginarlo como varios universos donde ocurrió el mismo sorteo. Luego podemos calcular la ganancia media en todos esos universos. Si la ganancia media es mayor que lo que pagamos por el billete, tiene sentido comprarlo; si no, quizá no nos convenga.

Así es como suelen utilizarse las simulaciones para evaluar inversiones empresariales. Tras completar este ejercicio, tendrás las herramientas básicas para usar simulaciones en la toma de decisiones.

Este ejercicio forma parte del curso

Simulación estadística en Python

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Instrucciones del ejercicio

Define el parámetro size, que controla el número de simulaciones, a 2000.
Define payoffs como una lista con lo que podrías perder y lo que podrías ganar.
Define probs como una lista con las probabilidades de perder y de ganar.
Calcula la media de outcomes y asígnala a answer.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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))

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