1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô phỏng Thống kê bằng Python
Connected

Bài tập

Xác suất bị lỗ

Trong bài tập này, chúng ta sẽ dùng mô hình DGP để ước lượng xác suất.

Như đã thấy trước đó, công ty có thể chi thêm, giả sử $3000, để thiết kế lại quảng cáo. Điều này có thể giúp tăng tỷ lệ nhấp và đăng ký, nhưng không được đảm bảo. Chúng ta muốn biết có nên chi thêm $3000 này hay không bằng cách tính xác suất bị lỗ. Nói cách khác, xác suất mà doanh thu từ phương án chi phí cao trừ doanh thu từ phương án chi phí thấp nhỏ hơn chi phí bỏ ra.

Khi đã mô phỏng được các kết quả doanh thu, bạn có thể đặt ra nhiều câu hỏi phong phú mà các phương pháp phân tích truyền thống có thể không trả lời được.

Khung đơn giản nhưng mạnh mẽ này là nền tảng của các phương pháp Bayes để suy ra xác suất.

Hướng dẫn

100 XP
  • Khởi tạo cost_diff, chênh lệch giữa phương án chi phí 'cao' và 'thấp', bằng 3000.
  • Lấy doanh thu cho phương án chi phí cao và gán vào rev_high.
  • Tính tỷ lệ số lần rev_high - rev_low nhỏ hơn cost_diff. Gọi nó là frac và dùng nó để in kết quả của bạn.