पैसा खोने की प्रायिकता
इस अभ्यास में, हम DGP मॉडल का उपयोग करके प्रायिकता का अनुमान लगाएंगे।
जैसा कि पहले देखा, इस कंपनी के पास एक अतिरिक्त $3000 खर्च कर के विज्ञापन को फिर से डिज़ाइन करने का विकल्प है। इससे संभव है कि उन्हें उच्च क्लिकथ्रू और साइनअप दरें मिलें, लेकिन इसकी गारंटी नहीं है। हम पैसा खोने की प्रायिकता निकाल कर यह जानना चाहते हैं कि यह अतिरिक्त $3000 खर्च करना चाहिए या नहीं। दूसरे शब्दों में, वह प्रायिकता कि हाई-कॉस्ट विकल्प से मिलने वाला रेवेन्यू माइनस लो-कॉस्ट विकल्प का रेवेन्यू, लागत से कम हो।
एक बार जब हम रेवेन्यू के परिणामों का सिमुलेशन कर लेते हैं, तो हम कई समृद्ध सवाल पूछ सकते हैं, जो पारंपरिक विश्लेषणात्मक तरीकों से शायद संभव नहीं थे।
यह सरल लेकिन शक्तिशाली फ्रेमवर्क प्रायिकताएँ निकालने के लिए Bayesian तरीकों का आधार बनता है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Statistical Simulation
अभ्यास निर्देश
cost_diffइनिशियलाइज़ करें, जो 'high' और 'low' लागत विकल्पों का अंतर है, मान3000से।- हाई-कॉस्ट विकल्प का रेवेन्यू पाएँ और उसे
rev_highमें असाइन करें। - उन बारों का अंश गणना करें जब
rev_high - rev_low,cost_diffसे कम हो। इसेfracकहें और अपने परिणाम प्रिंट करने में इसका उपयोग करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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(____))