BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Para kaybetme olasılığı

Bu egzersizde, olasılığı tahmin etmek için DGP modelini kullanacağız.

Daha önce gördüğün gibi, bu şirketin reklamı yeniden tasarlamak için fazladan, diyelim ki 3000 \(, harcama seçeneği var. Bu, daha yüksek tıklama ve kayıt oranları getirebilir; ancak garanti değil. Yüksek maliyetli seçeneğin gelirinden düşük maliyetli seçeneğin gelirini çıkarınca kalan tutarın maliyetten daha az olma olasılığını hesaplayarak, bu fazladan 3000 \)'ı harcayıp harcamamamız gerektiğini öğrenmek istiyoruz.

Gelir sonuçlarını simüle ettikten sonra, geleneksel analitik yöntemlerle kolayca erişilemeyen zengin bir soru kümesini sorabiliriz.

Bu basit ama güçlü çerçeve, olasılıkları elde etmek için Bayesian yöntemlerinin temelini oluşturur.

Bu egzersiz

Python'da İstatistiksel Benzetim

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • 'Yüksek' ve 'düşük' maliyet seçenekleri arasındaki fark olan cost_diff değişkenini 3000 olarak başlat.
  • Yüksek maliyetli seçenek için geliri al ve rev_high değişkenine ata.
  • rev_high - rev_low ifadesinin cost_diff değerinden küçük olduğu durumların oranını hesapla. Buna frac adını ver ve sonuçlarını yazdırmak için kullan.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Initialize cost_diff
sims, cost_diff = 10000, ____

# Get revenue when the cost is 'low' and when the cost is 'high'
rev_low = get_revenue(get_signups('low', ct_rate, su_rate, sims))
rev_high = ____

# calculate fraction of times rev_high - rev_low is less than cost_diff
frac = ____
print("Probability of losing money = {}".format(____))
Kodu Düzenle ve Çalıştır