ПочатиПочніть безкоштовно

Моделювання прибутку

У попередній вправі ви побудували модель виробництва кукурудзи. Для маленької ферми зазвичай немає можливості впливати на ціну або попит на кукурудзу. Припустімо, що ціна має нормальний розподіл із середнім 40 і стандартним відхиленням 10. Вам надано функцію corn_demanded(), яка приймає ціну та визначає попит на кукурудзу. Це логічно, адже попит зазвичай формує ринок і не залежить від вас.

У цій вправі ви працюватимете над функцією для обчислення прибутку, поєднуючи всі інші змодельовані змінні. Єдиним вхідним параметром цієї функції буде фіксована вартість виробництва. Після завершення у вас буде функція, яка повертає один змодельований результат прибутку для заданої вартості. Потім цю функцію можна буде використовувати для планування ваших витрат.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Змоделюйте price як нормальну випадкову змінну з середнім 40 і стандартним відхиленням 10.
  • Отримайте supply кукурудзи, викликавши функцію corn_produced(rain, cost), яку ви розробили в попередній вправі.
  • Викличте функцію corn_demanded() з аргументом price, щоб отримати demand.
  • Прибуток \(=\) кількість \(\times\) ціна \(-\) вартість. Якщо кукурудзи вироблено більше, ніж запитано (supply > demand), тоді буде продано обсяг demand, інакше — supply.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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))
Редагувати та запускати код