Modelarea profitului

În exercițiul anterior, ai construit un model al producției de porumb. Pentru o fermă mică, de obicei nu ai control asupra prețului sau cererii de porumb. Să presupunem că prețul urmează o distribuție normală cu media 40 și abaterea standard 10. Ți se pune la dispoziție funcția corn_demanded(), care primește prețul și determină cererea de porumb. Acest lucru este rezonabil, deoarece cererea este de obicei stabilită de piață și nu depinde de tine.

În acest exercițiu, vei lucra la o funcție care calculează profitul, reunind toate celelalte variabile simulate. Singurul argument de intrare al acestei funcții va fi costul fix de producție. La final, vei avea o funcție care returnează un rezultat simulat al profitului pentru un cost dat. Această funcție poate fi apoi folosită pentru planificarea costurilor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulare statistică în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Modelează price ca o variabilă aleatoare normală cu media 40 și abaterea standard 10.
Obține supply (oferta de porumb) apelând funcția corn_produced(rain, cost), pe care ai proiectat-o în exercițiul anterior.
Apelează funcția corn_demanded() cu argumentul price pentru a obține demand.
Profit \(=\) cantitate \(\times\) preț \(-\) cost. Dacă se produce mai mult porumb decât se cere (supply > demand), atunci cantitatea vândută va fi demand, altfel va fi supply.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))

Editează și rulează codul