BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Kârı Modelle

Önceki egzersizde, mısır üretiminin bir modelini kurdun. Küçük bir çiftlikte, genellikle mısırın fiyatı veya talebi üzerinde kontrolün olmaz. Fiyatın ortalaması 40 ve standart sapması 10 olan normal dağıldığını varsayalım. Sana, fiyatı alıp mısır talebini belirleyen corn_demanded() adlı bir fonksiyon verildi. Bu mantıklıdır çünkü talep genellikle piyasa tarafından belirlenir ve senin kontrolünde değildir.

Bu egzersizde, diğer tüm simüle edilen değişkenleri bir araya getirerek kârı hesaplayan bir fonksiyon üzerinde çalışacaksın. Bu fonksiyonun tek girdisi üretimin sabit maliyeti olacak. Tamamladığında, belirli bir maliyet için tek bir simüle edilmiş kâr sonucu veren bir fonksiyona sahip olacaksın. Bu fonksiyon daha sonra maliyetlerini planlamak için kullanılabilir.

Bu egzersiz

Python'da İstatistiksel Benzetim

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • price değişkenini ortalaması 40 ve standart sapması 10 olan normal bir rastgele değişken olarak modelle.
  • Önceki egzersizde tasarladığın corn_produced(rain, cost) fonksiyonunu çağırarak mısır supply (arz) değerini al.
  • corn_demanded() fonksiyonunu price girdisiyle çağırarak demand (talep) değerini al.
  • Kâr \(=\) miktar \(\times\) fiyat \(-\) maliyet. Eğer üretilen mısır talep edilenden fazlaysa (supply > demand), satılan miktar demand olur; aksi halde supply olur.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır