加重確率
ハードウェア工具を販売する Txs Tools 社は、ホームマーケットの A からマーケット B への進出を検討しています。市場調査の結果、次の数値確率が得られました。
| 売上レベル (USD) | 確率 (%) |
|---|---|
| 0 | 5 |
| 200 | 10 |
| 300 | 40 |
| 500 | 20 |
| 800 | 25 |
Txs Tools 社は、売上が 400 以上を達成できる見込みが合理的にある場合にのみ進出を検討します。さまざまな売上予測の確率を管理するため、加重確率の計算を依頼されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶファイナンシャル・フォーキャスティング
演習の手順
- 確率表に基づき、パイプ記号
|で区切った文字列のペアで構成される結合リストsales_probabilityを作成し、Txs Tools の売上レベルに対する加重確率を計算します。 - リストを反復処理するループを作成して、加重確率を算出します。
forループで各pairを走査し、ペアを区切る文字を指定してpartsに分割します。
- 結果を出力します。
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。
# Create the combined list for sales and probability
sales_probability = ['0|0.05', ____, ____, ____, ____]
weighted_probability = 0
# Create a for loop to calculate the weighted probability
for ____ in sales_probability:
parts = pair.____('____')
weighted_probability += ____(parts[0]) * ____(parts[1])
# Print the weighted probability result
print("The weighted probability is {}.".format(____))