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Modellare i profitti

Nell'esercizio precedente hai costruito un modello della produzione di mais. Per una piccola azienda agricola, in genere non hai controllo sul prezzo o sulla domanda di mais. Supponi che il prezzo sia distribuito normalmente con media 40 e deviazione standard 10. Ti viene fornita una funzione corn_demanded() che prende il prezzo e determina la domanda di mais. Questa ipotesi è ragionevole perché la domanda è solitamente determinata dal mercato e non è sotto il tuo controllo.

In questo esercizio, lavorerai su una funzione per calcolare il profitto mettendo insieme tutte le altre variabili simulate. L'unico input di questa funzione sarà il costo fisso di produzione. Al termine, avrai una funzione che restituisce un possibile esito simulato del profitto dato un costo. Questa funzione potrà poi essere usata per pianificare i tuoi costi.

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Simulazione statistica in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Modella price come una variabile casuale normale con media 40 e deviazione standard 10.
  • Ottieni l'supply di mais chiamando la funzione corn_produced(rain, cost), che hai progettato nell'esercizio precedente.
  • Chiama la funzione corn_demanded() con input price per ottenere la demand.
  • Profit \(=\) quantity \(\times\) price \(-\) cost. Se viene prodotto più mais di quanto richiesto (supply > demand), allora la quantità venduta sarà demand, altrimenti sarà supply.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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))
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