क्या हमें खरीदना चाहिए?
पिछले अभ्यास में, आपने लॉटरी टिकट की एक बार यादृच्छिक ड्रॉ की सिमुलेशन चलाई थी। इस अभ्यास में, हम उसी प्रक्रिया को कई बार दोहराकर सिमुलेशन को पूरा करेंगे.
प्रक्रिया को दोहराने से हमें कई outcomes मिलते हैं। आप इसे ऐसे समझ सकते हैं जैसे कई अलग-अलग ब्रह्माण्ड हों जहाँ वही लॉटरी ड्रॉ हुआ। फिर हम इन सभी ब्रह्माण्डों में औसत जीत की गणना कर सकते हैं। अगर औसत जीत टिकट की कीमत से अधिक है, तो टिकट खरीदना समझदारी है; वरना, हम टिकट न खरीदना चाहेंगे.
आम तौर पर बिज़नेस निवेशों का आकलन करने के लिए सिमुलेशन इसी तरह उपयोग होते हैं। यह अभ्यास पूरा करने के बाद, आपके पास निर्णय लेने के लिए सिमुलेशन का उपयोग करने के लिए आवश्यक बुनियादी टूल होंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Statistical Simulation
अभ्यास निर्देश
sizeपैरामीटर, जो सिमुलेशनों की संख्या नियंत्रित करता है, उसे 2000 पर सेट करें.payoffsको ऐसी सूची के बराबर सेट करें जिसमें आप कितना हार सकते हैं और कितना जीत सकते हैं, दोनों शामिल हों.probsको हारने और जीतने की प्रायिकताओं की सूची के बराबर सेट करें.outcomesका mean निकालें और उसेanswerमें असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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))