Mô hình hóa lợi nhuận
Trong bài tập trước, bạn đã xây dựng một mô hình sản lượng ngô. Với một trang trại nhỏ, bạn hầu như không thể kiểm soát giá hay nhu cầu đối với ngô. Giả sử giá tuân theo phân phối chuẩn với trung bình 40 và độ lệch chuẩn 10. Bạn được cung cấp hàm corn_demanded(), hàm này nhận đầu vào là giá và xác định nhu cầu ngô. Điều này hợp lý vì nhu cầu thường do thị trường quyết định và không nằm trong tầm kiểm soát của bạn.
Trong bài này, bạn sẽ viết một hàm để tính lợi nhuận bằng cách kết hợp tất cả các biến mô phỏng khác. Đầu vào duy nhất của hàm này sẽ là chi phí sản xuất cố định. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ có một hàm trả về một kết quả lợi nhuận mô phỏng cho một mức chi phí cho trước. Hàm này có thể dùng để lập kế hoạch chi phí của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô phỏng Thống kê bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Mô hình hóa
pricelà một biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn với trung bình 40 và độ lệch chuẩn 10. - Lấy
supplyngô bằng cách gọi hàmcorn_produced(rain, cost), hàm bạn đã thiết kế ở bài tập trước. - Gọi hàm
corn_demanded()với đầu vàopriceđể lấydemand. - Profit \(=\) quantity \(\times\) price \(-\) cost. Nếu sản lượng ngô lớn hơn nhu cầu (
supply > demand), thì lượng bán ra sẽ làdemand, ngược lại sẽ làsupply.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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))