Оптимизация цены
Отличная работа по подгонке и анализу модели! Теперь перейдём к делу: ваш руководитель просит вас определить цену авокадо, при которой прибыль будет максимальной, и указать ожидаемый размер этой прибыли. Кроме того, цена должна быть кратна $0,25, чтобы покупатели могли легко расплатиться монетами.
В этом упражнении вы используете модель для прогнозирования объёма продаж и прибыли при нескольких разумных ценах. Затем визуализируете прогностические распределения, чтобы выбрать оптимальную цену. Наконец, вычислите доверительный интервал для прогноза прибыли. Вперёд — к оптимизации!
Постериорные средние, вычисленные ранее, доступны вам как intercept_mean, organic_mean, price_mean и sd_mean соответственно. Также импортированы pymc3, arviz и numpy как pm, az и np.
Это упражнение является частью курса
Байесовский анализ данных на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# For each price, predict volume and use it to predict profit
predicted_profit_per_price = {}
for price in [0.5, 0.75, 1, 1.25]:
pred_mean = (____)
volume_pred = ____(____, ____, size=1000)
profit_pred = ____
predicted_profit_per_price.update({price: profit_pred})