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Simuler des ventes dans de nouvelles conditions de marché

L’analyste financier de l’entreprise prévoit qu’au prochain trimestre, la valeur de chaque vente augmentera de 20 % et sa volatilité, ou écart-type, augmentera de 30 %. Pour voir à quoi pourraient ressembler les ventes d'Amir au cours du prochain trimestre dans ces nouvelles conditions de marché, vous simulerez de nouveaux montants de ventes à l'aide de la distribution normale et les stockerez dans le data frame new_sales, qui a déjà été créé pour vous.

En outre, les bibliothèques dplyr et ggplot2 sont chargées.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction aux statistiques en R

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Instructions

  • Actuellement, le montant moyen des ventes d’Amir est de 5000 dollars. Calculez son nouveau montant moyen s’il augmente de 20 % et enregistrez-le dans new_mean.
  • L’écart-type actuel d’Amir est de 2000 dollars. Calculez son nouvel écart-type s’il augmente de 30 % et enregistrez-le dans new_sd.
  • Ajoutez une nouvelle colonne appelée amount au cadre de données new_sales, qui contient 36 montants simulés à partir d'une distribution normale avec une moyenne de new_mean et un écart type de new_sd.
  • Tracez la distribution des montants (amount) des nouvelles ventes (new_sales) à l'aide d'un histogramme à 10 barres.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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