Моделювання виробництва кукурудзи
Уявімо, що ви керуєте невеликою кукурудзяною фермою й хочете оптимізувати витрати. У цій ілюстративній вправі ми змоделюємо виробництво кукурудзи. Ми відкинемо деталі на кшталт одиниць виміру та зосередимося на процесі.
Для простоти припустімо, що виробництво кукурудзи залежить лише від двох чинників: дощу, на який ви не впливаєте, і витрат, якими ви керуєте. Дощ має нормальний розподіл із середнім 50 і стандартним відхиленням 15. Наразі зафіксуймо витрати на рівні 5 000. Припустімо, що кількість кукурудзи, виробленої в будь-який сезон, є випадковою величиною з розподілом Пуассона, а середній обсяг виробництва визначається рівнянням:
\(100\times(\text{cost})^{0.1}\times(\text{rain})^{0.2}\)
Змоделюймо цю виробничу функцію та змоделюймо один результат.
Ця вправа є частиною курсу
Статистичне моделювання в Python
Інструкції до вправи
- Ініціалізуйте
rainяк випадкову змінну з розподілом Normal із середнім 50 і стандартним відхиленням 15. - У функції
corn_produced()змоделюйтеmean_cornяк \( 100\times\text{cost}^{0.1}\times\text{rain}^{0.2} \). - Змоделюйте
cornяк випадкову змінну з розподілом Poisson із середнімmean_corn. - Проведіть одну симуляцію: збережіть результат виклику
corn_produced()уcorn_resultі надрукуйте ваші результати.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Initialize variables
cost = 5000
rain = np.random.____
# Corn Production Model
def corn_produced(rain, cost):
mean_corn = ____
corn = np.random.____
return corn
# Simulate and print corn production
corn_result = ____
print("Simulated Corn Production = {}".format(____))