ComeçarComece de graça

Calculando o preço de equilíbrio de uma loteria

Simulações permitem fazer perguntas mais detalhadas que nem sempre têm uma solução analítica simples. Em vez de resolver uma fórmula matemática complexa, obtemos diretamente vários resultados amostrais. Podemos rodar experimentos modificando entradas e estudando como essas mudanças afetam o sistema. Por exemplo, depois de termos um modelo razoável dos padrões climáticos globais, poderíamos avaliar o impacto do aumento das emissões de gases de efeito estufa.

No exemplo da loteria, talvez você queira saber quão caro o bilhete precisa ser para não valer a pena comprá-lo. Para entender isso, precisamos alterar o custo do bilhete para ver quando o ganho esperado fica negativo.

grand_prize, num_tickets e chance_of_winning já estão carregadas no ambiente.

Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

Ver curso

Instruções do exercício

  • Defina sims como 3000 e a variável lottery_ticket_cost como 0.
  • Se o valor médio de outcomes ficar abaixo de 0, use break para sair do loop while.
  • Caso contrário, incremente lottery_ticket_cost em 1.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Initialize simulations and cost of ticket
sims, lottery_ticket_cost = ____, ____

# Use a while loop to increment `lottery_ticket_cost` till average value of outcomes falls below zero
while 1:
    outcomes = np.random.choice([-lottery_ticket_cost, grand_prize-lottery_ticket_cost],
                 size=sims, p=[1-chance_of_winning, chance_of_winning], replace=True)
    if outcomes.mean() < 0:
        ____
    else:
        ____ += 1
answer = lottery_ticket_cost - 1

print("The highest price at which it makes sense to buy the ticket is {}".format(answer))
Editar e executar o código