Modelarea producției de porumb

Să presupunem că administrezi o mică fermă de porumb și dorești să îți optimizezi costurile. În acest exercițiu ilustrativ, vom modela producția de porumb. Vom lăsa deoparte detalii precum unitățile de măsură și ne vom concentra pe proces.

Pentru simplitate, să presupunem că producția de porumb depinde de doar doi factori: ploaia, pe care nu o poți controla, și costul, pe care îl poți controla. Ploaia urmează o distribuție normală cu media 50 și abaterea standard 15. Deocamdată, fixăm costul la 5.000. Să presupunem că producția de porumb dintr-un sezon este o variabilă aleatoare Poisson și că producția medie de porumb este guvernată de ecuația:

\(100\times(\text{cost})^{0.1}\times(\text{rain})^{0.2}\)

Hai să modelăm această funcție de producție și să simulăm un rezultat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulare statistică în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Inițializează rain ca o variabilă aleatoare Normală cu media 50 și abaterea standard 15.
În funcția corn_produced(), modelează mean_corn ca \( 100\times\text{cost}^{0.1}\times\text{rain}^{0.2} \).
Modelează corn ca o variabilă aleatoare Poisson cu media mean_corn.
Simulează un rezultat stocând rezultatul apelului funcției corn_produced() în corn_result și afișează rezultatele obținute.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Initialize variables
cost = 5000
rain = np.random.____

# Corn Production Model
def corn_produced(rain, cost):
  mean_corn = ____
  corn = np.random.____
  return corn

# Simulate and print corn production
corn_result = ____
print("Simulated Corn Production = {}".format(____))

Editează și rulează codul