Взвешенная вероятность
Компания Txs Tools, занимающаяся продажей строительных инструментов, планирует расширить присутствие с домашнего рынка A на рынок B. По итогам маркетингового исследования были получены следующие числовые вероятности:
| Уровень продаж (USD) | Вероятность (%) |
|---|---|
| 0 | 5 |
| 200 | 10 |
| 300 | 40 |
| 500 | 20 |
| 800 | 25 |
Txs Tools рассмотрит расширение только при наличии достаточной уверенности в том, что объём продаж составит 400 и более. Чтобы учесть различные вероятности прогнозируемых продаж, компания Txs Tools поручила вам рассчитать взвешенную вероятность.
Это упражнение является частью курса
Финансовое прогнозирование в Python
Инструкции к упражнению
- Рассчитайте взвешенную вероятность для уровней продаж Txs Tools на основе таблицы вероятностей: создайте объединённый список
sales_probability, в котором пары значений записаны в виде строки, разделённой символом вертикальной черты|. - Создайте цикл, перебирающий элементы списка для вычисления взвешенной вероятности.
- Цикл
forдолжен перебирать каждую паруpairв списке и разбивать элементыparts, указав символ-разделитель.
- Цикл
- Выведите результат.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create the combined list for sales and probability
sales_probability = ['0|0.05', ____, ____, ____, ____]
weighted_probability = 0
# Create a for loop to calculate the weighted probability
for ____ in sales_probability:
parts = pair.____('____')
weighted_probability += ____(parts[0]) * ____(parts[1])
# Print the weighted probability result
print("The weighted probability is {}.".format(____))