1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích dữ liệu Bayesian với Python
Connected

Bài tập

Tối ưu hóa mức giá

Bạn đã làm rất tốt khi fit và kiểm tra mô hình! Giờ vào việc chính: sếp muốn bạn đề xuất mức giá bơ sao cho lợi nhuận lớn nhất, đồng thời nêu lợi nhuận kỳ vọng. Ngoài ra, giá cần chia hết cho $0.25 để khách dễ trả bằng đồng 25 xu.

Trong bài này, bạn sẽ dùng mô hình để dự đoán sản lượng và lợi nhuận cho một vài mức giá hợp lý. Tiếp theo, bạn sẽ trực quan hóa các phân phối dự đoán để chọn mức giá tối ưu. Cuối cùng, bạn sẽ tính khoảng tin cậy (credible interval) cho dự đoán lợi nhuận. Bắt tay vào tối ưu thôi!

Các posterior mean bạn đã tính sẵn được cung cấp lần lượt là intercept_mean, organic_mean, price_mean và sd_mean. Ngoài ra, pymc3, arviz và numpy đã được import lần lượt là pm, az và np.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Với mỗi mức giá trong 0.5, 0.75, 1 và 1.25, hãy tính kỳ vọng dự đoán.
  • Lấy mẫu từ phân phối dự đoán để dự đoán sản lượng bán.
  • Dùng sản lượng dự đoán để dự đoán lợi nhuận.