НачатьНачать бесплатно

Моделирование прибыли

В предыдущем упражнении вы построили модель производства кукурузы. Небольшая ферма, как правило, не может влиять ни на цену, ни на спрос. Предположим, что цена распределена нормально со средним значением 40 и стандартным отклонением 10. Вам дана функция corn_demanded(), которая принимает цену и определяет спрос на кукурузу. Это разумно, поскольку спрос формируется рынком и не зависит от ваших решений.

В этом упражнении вы напишете функцию для расчёта прибыли, объединив все смоделированные переменные. Единственным входным параметром функции будет фиксированная стоимость производства. По завершении у вас будет функция, возвращающая один смоделированный результат прибыли для заданной стоимости. Эту функцию можно использовать для планирования затрат.

Это упражнение является частью курса

Статистическое моделирование на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Смоделируйте price как нормально распределённую случайную величину со средним значением 40 и стандартным отклонением 10.
  • Получите предложение кукурузы supply, вызвав функцию corn_produced(rain, cost), которую вы разработали в предыдущем упражнении.
  • Вызовите функцию corn_demanded() с аргументом price, чтобы получить demand.
  • Прибыль \(=\) количество \(\times\) цена \(-\) стоимость. Если произведено больше кукурузы, чем востребовано (supply > demand), то проданное количество равно demand, иначе — supply.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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))
Редактировать и запускать код