1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonで学ぶ統計シミュレーション
Connected

演習

損をする確率

この演習では、DGP（データ生成プロセス）モデルを使って確率を推定します。

先ほど見たように、この会社は追加で $3000 を支払って広告を再設計するという選択肢があります。これによりクリック率やサインアップ率が上がる可能性はありますが、保証はありません。ここでは、損をする確率を計算して、この追加の $3000 を支払うべきかどうかを判断したいと考えます。言い換えると、高コスト案の収益から低コスト案の収益を引いた値がコストより小さくなる確率です。

一度収益のシミュレーション結果が得られれば、従来の解析手法では扱いづらかった、より豊富な問いを立てることができます。

このシンプルで強力な枠組みは、確率を得るためのベイズ手法の土台となります。

指示

100 XP
  • 'high' と 'low' のコスト差を表す cost_diff を 3000 に設定します。
  • 高コスト案の収益を取得して rev_high に代入します。
  • rev_high - rev_low が cost_diff より小さい回数の割合を計算します。これを frac と呼び、結果の出力に使ってください。