最佳化價格
你在配適並檢查模型方面做得很棒！接下來進入重點：你的主管要你提供能帶來最大利潤的酪梨售價，並說明可預期的利潤是多少。此外，他們希望價格能被 $0.25 整除，讓顧客方便用 25 美分硬幣付款。
在這個練習中，你會用模型來預測幾個合理價格下的銷量與利潤。接著，你會視覺化預測分佈，從中挑出最佳價格。最後，你會計算利潤預測的可信區間。現在就開始最佳化吧！
你先前計算的後驗平均已提供為 intercept_mean、organic_mean、price_mean 與 sd_mean。另外，pymc3、arviz、numpy 已分別以 pm、az、np 匯入。
本練習屬於課程
Bayesian Data Analysis in Python
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# For each price, predict volume and use it to predict profit
predicted_profit_per_price = {}
for price in [0.5, 0.75, 1, 1.25]:
pred_mean = (____)
volume_pred = ____(____, ____, size=1000)
profit_pred = ____
predicted_profit_per_price.update({price: profit_pred})