Probabilité de perdre de l’argent
Dans cet exercice, nous allons utiliser le modèle DGP pour estimer une probabilité.
Comme vu précédemment, cette entreprise peut dépenser un budget supplémentaire, disons 3 000 \(, pour refondre la publicité. Cela pourrait améliorer les taux de clic et d’inscription, mais rien n’est garanti. Nous souhaitons déterminer s’il faut ou non dépenser ces 3 000 \) supplémentaires en calculant la probabilité de perdre de l’argent. Autrement dit, la probabilité que le revenu de l’option à coût élevé moins le revenu de l’option à faible coût soit inférieur au coût.
Une fois que nous avons simulé les revenus, nous pouvons poser un grand nombre de questions qui ne seraient peut-être pas accessibles avec des méthodes analytiques traditionnelles.
Ce cadre simple mais puissant constitue la base des méthodes bayésiennes pour obtenir des probabilités.
Cet exercice fait partie du cours
Simulation statistique en Python
Instructions
- Initialisez
cost_diff, la différence entre les options à coût « élevé » et « faible », à3000. - Récupérez le revenu pour l’option à coût élevé et assignez-le à
rev_high. - Calculez la proportion de fois où
rev_high - rev_lowest inférieure àcost_diff. Appelez-lafracet utilisez-la pour afficher vos résultats.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Initialize cost_diff
sims, cost_diff = 10000, ____
# Get revenue when the cost is 'low' and when the cost is 'high'
rev_low = get_revenue(get_signups('low', ct_rate, su_rate, sims))
rev_high = ____
# calculate fraction of times rev_high - rev_low is less than cost_diff
frac = ____
print("Probability of losing money = {}".format(____))