ComeçarComece de graça

Devemos comprar?

No último exercício, simulamos o sorteio aleatório do bilhete de loteria uma vez. Neste exercício, vamos completar o processo de simulação repetindo esse procedimento várias vezes.

Repetir o processo nos dá vários resultados. Podemos pensar nisso como múltiplos universos onde ocorreu o mesmo sorteio. Assim, conseguimos determinar o ganho médio em todos esses universos. Se o ganho médio for maior do que o que pagamos pelo bilhete, então faz sentido comprá-lo; caso contrário, talvez não valha a pena comprar.

É assim que as simulações costumam ser usadas para avaliar investimentos de negócios. Depois de concluir este exercício, você terá as ferramentas básicas para usar simulações na tomada de decisão.

Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

Ver curso

Instruções do exercício

  • Defina o parâmetro size, que controla o número de simulações, como 2000.
  • Defina payoffs como uma lista contendo quanto você pode perder e quanto pode ganhar.
  • Defina probs como uma lista com as probabilidades de perder e de ganhar.
  • Calcule a média de outcomes e atribua a answer.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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))
Editar e executar o código