Probabilità di perdere denaro
In questo esercizio useremo il modello DGP per stimare una probabilità.
Come visto in precedenza, questa azienda ha la possibilità di spendere denaro extra, diciamo 3000 \(, per ridisegnare l’annuncio. Questo potrebbe portare a tassi più alti di clickthrough e di iscrizione, ma non è garantito. Vorremmo capire se conviene spendere questi 3000 \) calcolando la probabilità di perdere denaro. In altre parole, la probabilità che il ricavo dell’opzione ad alto costo meno il ricavo dell’opzione a basso costo sia inferiore al costo.
Una volta simulati gli esiti dei ricavi, possiamo porci una ricca serie di domande che potrebbero non essere accessibili con i metodi analitici tradizionali.
Questo schema semplice ma potente è alla base dei metodi bayesiani per ottenere probabilità.
Questo esercizio fa parte del corso
Simulazione statistica in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Inizializza
cost_diff, la differenza tra le opzioni a costo "alto" e "basso", a3000. - Calcola il ricavo per l’opzione ad alto costo e assegnalo a
rev_high. - Calcola la frazione di volte in cui
rev_high - rev_lowè minore dicost_diff. Chiamalafrace usala per stampare i risultati.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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(____))