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Devrait-on acheter?

Dans le dernier exercice, nous avons simulé un seul tirage aléatoire du billet de loterie. Dans celui-ci, nous complétons la simulation en répétant le processus plusieurs fois.

Répéter le processus nous donne de multiples résultats. On peut voir cela comme plusieurs univers où le même tirage de loterie a eu lieu. Nous pouvons ensuite déterminer les gains moyens dans l'ensemble de ces univers. Si les gains moyens sont supérieurs au prix payé pour le billet, il est logique de l'acheter; sinon, il vaut peut-être mieux ne pas l'acheter.

C'est généralement ainsi que les simulations servent à évaluer des investissements d'affaires. Après cet exercice, vous aurez les outils de base pour utiliser des simulations afin de soutenir la prise de décision.

Cette activité fait partie du cours

Simulation statistique en Python

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Instructions de l’exercice

  • Réglez le paramètre size, qui contrôle le nombre de simulations, à 2000.
  • Attribuez à payoffs une liste contenant combien vous pourriez perdre et combien vous pourriez gagner.
  • Attribuez à probs une liste des probabilités de perdre et de gagner.
  • Calculez la moyenne de outcomes et assignez-la à answer.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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))
Modifier et exécuter le code