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이익 모델링

이전 연습 문제에서는 옥수수 생산 모델을 만들었어요. 소규모 농장에서는 보통 옥수수의 가격이나 수요를 통제할 수 없어요. 가격이 평균 40, 표준편차 10인 정규분포를 따른다고 가정해 봅시다. 가격을 받아 옥수수 수요를 결정하는 함수 corn_demanded()가 주어져 있어요. 수요는 시장에 의해 결정되고 여러분이 통제할 수 없기 때문에 타당한 가정이에요.

이번 연습 문제에서는 다른 시뮬레이션 변수들을 모두 모아 이익을 계산하는 함수를 구현해 볼 거예요. 이 함수의 유일한 입력은 고정 비용이에요. 완료하면 주어진 비용에 대해 하나의 시뮬레이션 이익 값을 반환하는 함수를 갖게 돼요. 이 함수는 비용 계획에 활용할 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 통계 시뮬레이션

강의 보기

연습 안내

  • price를 평균 40, 표준편차 10인 정규 난수로 모델링하세요.
  • 이전 연습 문제에서 설계한 함수 corn_produced(rain, cost)를 호출해 옥수수 supply를 구하세요.
  • price를 입력으로 corn_demanded() 함수를 호출해 demand를 구하세요.
  • Profit \(=\) quantity \(\times\) price \(-\) cost. 옥수수가 수요보다 많이 생산되었다면(supply > demand), 판매 수량은 demand이고, 그렇지 않으면 supply예요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Function to calculate profits
def profits(cost):
    rain = np.random.normal(50, 15)
    price = np.random.____
    supply = ____
    demand = ____
    equil_short = supply <= demand
    if equil_short == True:
        tmp = ____*price - cost
        return tmp
    else: 
        tmp2 = ____*price - cost
        return tmp2
result = profits(cost)
print("Simulated profit = {}".format(result))
코드 편집 및 실행