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Doit-on acheter ?

Dans l’exercice précédent, nous avons simulé un tirage de loterie une seule fois. Ici, nous allons au bout du processus de simulation en répétant l’expérience plusieurs fois.

Répéter le processus nous donne plusieurs issues. On peut voir cela comme plusieurs univers où le même tirage a eu lieu. Nous pouvons ensuite déterminer le gain moyen sur l’ensemble de ces univers. Si ce gain moyen est supérieur au prix du billet, alors acheter a du sens ; sinon, mieux vaut s’abstenir.

C’est généralement ainsi que l’on utilise les simulations pour évaluer des investissements. Après cet exercice, vous disposerez des bases nécessaires pour utiliser les simulations dans la prise de décision.

Cet exercice fait partie du cours

Simulation statistique en Python

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Instructions

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

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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