Оптимізація ціни
Чудова робота з побудовою та перевіркою моделі! Тепер до справи: ваш керівник просить вас указати ціну на авокадо, яка забезпечить найбільший прибуток, і зазначити очікуваний розмір цього прибутку. Крім того, ціна має ділитися на $0.25, щоб покупцям було зручно розраховуватися чвертями долара.
У цій вправі ви використаєте свою модель, щоб спрогнозувати обсяг продажу та прибуток для кількох розумних цін. Далі ви візуалізуєте передбачувальні розподіли, щоб обрати оптимальну ціну. Нарешті, ви обчислите довірчий інтервал для прогнозу прибутку. Уперед — оптимізуйте!
Постеріорні середні, які ви вже обчислили, доступні як intercept_mean, organic_mean, price_mean і sd_mean відповідно. Також pymc3, arviz і numpy імпортовані як pm, az і np.
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівський аналіз даних у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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})