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Simuler les ventes dans les nouvelles conditions du marché

L'analyste financier de l'entreprise prévoit qu'au prochain trimestre, la valeur de chaque vente augmentera de 20 % et que la volatilité (écart type) de la valeur de chaque vente augmentera de 30 %. Pour voir à quoi pourraient ressembler les ventes d'Amir au prochain trimestre dans ces nouvelles conditions de marché, vous allez simuler de nouveaux montants de vente à l'aide de la loi normale et les enregistrer dans le DataFrame new_sales, qui a déjà été créé pour vous.

De plus, norm de scipy.stats, pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt sont chargés.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à la statistique en Python

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Instructions de l’exercice

  • Actuellement, le montant moyen des ventes d'Amir est de 5 000 $. Calculez son nouveau montant moyen s'il augmente de 20 % et enregistrez-le dans new_mean.
  • L'écart type actuel d'Amir est de 2 000 $. Calculez son nouvel écart type s'il augmente de 30 % et enregistrez-le dans new_sd.
  • Créez une variable appelée new_sales, qui contient 36 montants simulés d'une loi normale avec une moyenne de new_mean et un écart type de new_sd.
  • Tracez la distribution des amount de new_sales à l'aide d'un histogramme et affichez le graphique.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Calculate new average amount
new_mean = ____

# Calculate new standard deviation
new_sd = ____

# Simulate 36 new sales
new_sales = ____

# Create histogram and show
plt.____
____
Modifier et exécuter le code