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  3. Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
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연습 문제

大数の法則

前の演習で、モンテカルロ・シミュレーションは確率的な性質をもつため、各シミュレーション結果が大きく異なりうることを学びました。この演習では、大数の法則を活用して、多数回のシミュレーションの平均に基づき、2050年のインフレ率を推定します。

前の演習で作成した monte_carlo_inflation() 関数が利用できます。念のため、関数のコードを示します。

def monte_carlo_inflation(year, seed):
    random.seed(seed)
    inflation_rate = 8.6
    yearly_increase = random.randint(1, 3)
    for i in range(year - 2022):
        inflation_rate = inflation_rate * ((100 + yearly_increase)/100)
    return(inflation_rate)

numpy と random パッケージはすでにインポート済みです。

지침

100 XP
  • 毎回 0 から 20,000 の間でランダムに選んだシードを用い、1,000 回のシミュレーションの平均を計算します。
  • 毎回 0 から 20,000 の間でランダムに選んだシードを用い、10,000 回のシミュレーションの平均を計算します。