优化定价
恭喜您完成模型拟合与检查！现在进入正题：您的主管希望您给出能带来最大利润的牛油果定价，并说明可预期的利润。同时，他们还要求价格能被 $0.25 整除，方便顾客用 25 美分硬币支付。
在本练习中，您将用模型对若干合理价格进行销量与利润预测。接着，您将可视化预测分布，以选出最优价格。最后，您将计算利润预测的可信区间。现在开始优化吧！
您之前计算的后验均值已提供，分别为 intercept_mean、organic_mean、price_mean 和 sd_mean。另外，pymc3、arviz 和 numpy 已分别以 pm、az 和 np 导入。
本练习是课程的一部分
Python 中的贝叶斯数据分析
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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})