価格の最適化
モデルの当てはめと確認、お疲れさまでした！ ここからが本番です。上司からは、最大の利益をもたらすアボカドの価格と、そのときに見込める利益を提示するよう依頼されています。さらに、顧客が25セント硬貨で支払いしやすいよう、価格は$0.25で割り切れることが条件です。
この演習では、いくつか妥当な価格について、モデルを使って販売量と利益を予測します。次に、予測分布を可視化して最適な価格を選びます。最後に、利益予測の信用区間を計算します。さあ、最適化していきましょう！
これまでに計算した事後平均は、それぞれ intercept_mean、organic_mean、price_mean、sd_mean として利用できます。また、pymc3、arviz、numpy はそれぞれ pm、az、np としてインポートされています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶBayesianデータ分析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# For each price, predict volume and use it to predict profit
predicted_profit_per_price = {}
for price in [0.5, 0.75, 1, 1.25]:
pred_mean = (____)
volume_pred = ____(____, ____, size=1000)
profit_pred = ____
predicted_profit_per_price.update({price: profit_pred})