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ब्रेक-ईवन लॉटरी प्राइस की गणना

सिमुलेशन हमें ऐसे सूक्ष्म सवाल पूछने देता है जिनका आसान विश्लेषणात्मक हल जरूरी नहीं होता। जटिल गणितीय सूत्र हल करने के बजाय, हमें सीधे कई सैंपल परिणाम मिल जाते हैं। हम इनपुट बदलकर प्रयोग चला सकते हैं और देख सकते हैं कि वे बदलाव सिस्टम को कैसे प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, अगर हमारे पास वैश्विक मौसम पैटर्न का एक पर्याप्त यथार्थवादी मॉडल हो, तो हम ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन बढ़ने के प्रभाव का आकलन कर सकते हैं.

लॉटरी के उदाहरण में, हम जानना चाहेंगे कि टिकट कितने महँगे होने चाहिए ताकि उसे खरीदना समझदारी न रहे। इसे समझने के लिए, हमें टिकट की कीमत बदलनी होगी और देखना होगा कि अपेक्षित पे-ऑफ कब नकारात्मक होता है.

grand_prize, num_tickets, और chance_of_winning एनवायरनमेंट में लोड हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Statistical Simulation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sims को 3000 पर सेट करें और lottery_ticket_cost वैरिएबल को 0 दें.
  • अगर outcomes का mean मान 0 से नीचे चला जाए, तो while लूप से break करें.
  • अन्यथा, lottery_ticket_cost को 1 से बढ़ाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Initialize simulations and cost of ticket
sims, lottery_ticket_cost = ____, ____

# Use a while loop to increment `lottery_ticket_cost` till average value of outcomes falls below zero
while 1:
    outcomes = np.random.choice([-lottery_ticket_cost, grand_prize-lottery_ticket_cost],
                 size=sims, p=[1-chance_of_winning, chance_of_winning], replace=True)
    if outcomes.mean() < 0:
        ____
    else:
        ____ += 1
answer = lottery_ticket_cost - 1

print("The highest price at which it makes sense to buy the ticket is {}".format(answer))
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