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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, c'est-à-dire l'écart type, de la valeur de chaque vente augmentera de 30 %. Pour voir à quoi pourraient ressembler les ventes d'Amir le trimestre prochain 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 tableau de données new_sales, qui a déjà été créé pour vous.

De plus, les bibliothèques dplyr et ggplot2 sont chargées.

Cette activité fait partie du cours

Introduction aux statistiques avec R

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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.
  • Ajoutez une nouvelle colonne appelée amount au tableau de données new_sales, qui contient 36 montants simulés selon une loi normale de moyenne new_mean et d'écart type new_sd.
  • Tracez la distribution des valeurs amount de new_sales à l'aide d'un histogramme avec 10 classes.

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 sales
new_sales <- new_sales %>% 
  mutate(amount = ___)

# Create histogram with 10 bins
___
Modifier et exécuter le code