가중 확률
하드웨어 공구를 판매하는 Txs Tools가 자국 시장 A에서 시장 B로의 확장을 검토하고 있어요. 시장 조사를 진행한 결과, 다음과 같은 수치 확률을 얻었습니다:
| Sales Level (USD) | Probability (%) |
|---|---|
| 0 | 5 |
| 200 | 10 |
| 300 | 40 |
| 500 | 20 |
| 800 | 25 |
Txs Tools는 매출이 400 이상이 될 것이라는 합리적인 확신이 있을 때만 확장을 추진하려고 합니다. 다양한 예측 매출 확률을 관리하기 위해, 여러분에게 가중 확률을 계산해 달라고 요청했어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 Financial Forecasting
연습 안내
- 파이프 문자
|로 구분된 문자열 쌍으로 구성된sales_probability결합 리스트를 만들어, 표의 확률을 바탕으로 Txs Tools의 매출 수준에 대한 가중 확률을 계산하세요. - 리스트를 순회하는 루프를 만들어 가중 확률을 구하세요.
for루프는 리스트의 각pair를 순회하며, 쌍을 구분하는 문자를 지정해parts로 분리해야 해요.
- 결과를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(____))