Moeten we kopen?
In de vorige oefening simuleerden we één keer de willekeurige trekking van het lot. In deze oefening ronden we het simulatieproces af door het meerdere keren te herhalen.
Door het proces te herhalen krijgen we meerdere uitkomsten. Je kunt dit zien als meerdere universums waarin dezelfde loterijtrekking plaatsvond. Vervolgens kunnen we de gemiddelde winst over al deze universums bepalen. Als de gemiddelde winst hoger is dan wat we voor het lot betalen, is het logisch om het te kopen; anders kun je het beter laten.
Zo worden simulaties meestal gebruikt om zakelijke investeringen te evalueren. Na deze oefening heb je de basis om simulaties te gebruiken voor besluitvorming.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Statisticale simulatie in Python
Oefeninstructies
- Stel de parameter
size, die het aantal simulaties bepaalt, in op 2000. - Stel
payoffsgelijk aan een lijst met hoeveel je kunt verliezen en hoeveel je kunt winnen. - Stel
probsgelijk aan een lijst met de kansen op verliezen en winnen. - Bereken het gemiddelde van
outcomesen ken dit toe aananswer.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Initialize size and simulate outcome
lottery_ticket_cost, num_tickets, grand_prize = 10, 1000, 10000
chance_of_winning = 1/num_tickets
size = ____
payoffs = ____
probs = ____
outcomes = np.random.choice(a=____, size=size, p=____, replace=True)
# Mean of outcomes.
answer = ____
print("Average payoff from {} simulations = {}".format(size, answer))