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Modelando lucros

No exercício anterior, você construiu um modelo de produção de milho. Em uma pequena fazenda, normalmente você não tem controle sobre o preço ou a demanda por milho. Suponha que o preço seja distribuído normalmente com média 40 e desvio padrão 10. Você recebeu uma função corn_demanded() que recebe o preço e determina a demanda por milho. Isso faz sentido porque a demanda geralmente é determinada pelo mercado e não está sob seu controle.

Neste exercício, você vai trabalhar em uma função para calcular o lucro reunindo todas as outras variáveis simuladas. A única entrada dessa função será o custo fixo de produção. Ao concluir, você terá uma função que fornece um resultado de lucro simulado para um dado custo. Essa função pode então ser usada para planejar seus custos.

Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

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Instruções do exercício

  • Modele o price como uma variável aleatória normal com média 40 e desvio padrão 10.
  • Obtenha a supply de milho chamando a função corn_produced(rain, cost), que você criou no exercício anterior.
  • Chame a função corn_demanded() com a entrada price para obter a demand.
  • Profit \(=\) quantity \(\times\) price \(-\) cost. Se mais milho for produzido do que demandado (supply > demand), então a quantidade vendida será a demand; caso contrário, será a supply.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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))
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