MulaiMulai sekarang secara gratis

Memodelkan Laba

Pada latihan sebelumnya, Anda membangun model produksi jagung. Untuk sebuah lahan kecil, Anda umumnya tidak memiliki kendali atas harga atau permintaan jagung. Misalkan harga berdistribusi normal dengan mean 40 dan standar deviasi 10. Anda diberikan fungsi corn_demanded() yang menerima harga dan menentukan permintaan jagung. Ini masuk akal karena permintaan biasanya ditentukan oleh pasar dan bukan berada dalam kendali Anda.

Pada latihan ini, Anda akan mengerjakan sebuah fungsi untuk menghitung laba dengan menggabungkan semua variabel tersimulasi lainnya. Satu-satunya masukan ke fungsi ini adalah biaya produksi tetap. Setelah selesai, Anda akan memiliki fungsi yang memberikan satu hasil laba tersimulasi untuk suatu biaya tertentu. Fungsi ini kemudian dapat digunakan untuk merencanakan biaya Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Simulasi Statistik di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Modelkan price sebagai peubah acak normal dengan mean 40 dan standar deviasi 10.
  • Dapatkan supply jagung dengan memanggil fungsi corn_produced(rain, cost) yang Anda rancang pada latihan sebelumnya.
  • Panggil fungsi corn_demanded() dengan masukan price untuk mendapatkan demand.
  • Profit = kuantitas × harga − biaya. Jika jagung yang diproduksi lebih banyak daripada yang diminta (supply > demand), maka kuantitas yang terjual adalah demand, jika tidak maka supply.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Function to calculate profits
def profits(cost):
    rain = np.random.normal(50, 15)
    price = np.random.____
    supply = ____
    demand = ____
    equil_short = supply <= demand
    if equil_short == True:
        tmp = ____*price - cost
        return tmp
    else: 
        tmp2 = ____*price - cost
        return tmp2
result = profits(cost)
print("Simulated profit = {}".format(result))
Edit dan Jalankan Kode