Probabilidad de perder dinero
En este ejercicio usaremos el modelo de DGP para estimar probabilidades.
Como vimos antes, esta empresa tiene la opción de gastar dinero extra, digamos 3000 \( (USD), para rediseñar el anuncio. Esto podría aumentar las tasas de clics y de registros, pero no está garantizado. Queremos saber si merece la pena gastar esos 3000 \) adicionales calculando la probabilidad de perder dinero. Es decir, la probabilidad de que los ingresos de la opción de coste alto menos los ingresos de la opción de coste bajo sean inferiores al coste.
Una vez que hemos simulado los resultados de ingresos, podemos hacernos muchas preguntas que quizá no serían accesibles con métodos analíticos tradicionales.
Este marco, simple pero potente, es la base de los métodos bayesianos para obtener probabilidades.
Este ejercicio forma parte del curso
Simulación estadística en Python
Instrucciones del ejercicio
- Inicializa
cost_diff, la diferencia entre las opciones de coste "alto" y "bajo", con3000. - Obtén los ingresos para la opción de coste alto y asígnalos a
rev_high. - Calcula la fracción de veces en las que
rev_high - rev_lowes menor quecost_diff. Llámalafracy úsala para imprimir tus resultados.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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(____))