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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

<cours>Simulation statistique en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Initialisez cost_diff, la différence entre les options à coût « élevé » et « faible », à 3000.
  • Récupérez le revenu pour l’option à coût élevé et assignez-le à rev_high.
  • Calculez la proportion de fois où rev_high - rev_low est inférieure à cost_diff. Appelez-la frac et utilisez-la pour afficher vos résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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(____))
Modifier et exécuter le code