일본에서 집을 사는 것이 월세 내는 것보다 이익인가

기초 공부

http://dangunee.com/132059

임대 수익률은 연6%

http://cluster1.cafe.daum.net/_c21_/bbs_search_read?grpid=1yKm&fldid=FlzC&datanum=154503&openArticle=true&docid=1yKmFlzC15450320121129155532

(1.05 ^ 20) / 0.05 = 1...

20년 월세면 집값이 된다.

23년 뒤 집이 0원이 되더라도 그 동안 월세만 받을 수 있었으면 집을 사도 된다.

3년만 살고 팔더라도, 집이 10% 이내로 떨어지면, 집을 사는 게 낫다.

numpy로 바꿨더니, 훨씬 빠르네.

numpy에 array count 구하는 게 없어서 불편했는데,

bincount로 대신해서 쓸 수 있었다.

numpy.bincount¶

>>> np.bincount(np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7]))
array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1])

전체 count를 구하는 것인데도 O(n)보다 더 빠른 것 같아... 내 착각인가

np.histogram이나 Counter도 쓸 수 있나보다.

find the most frequent number in a numpy vector

How can I generate a complete histogram with numpy?

결과를 python list 변수 그대로 출력해두기

execfile("...py")로 불러들일 수 있다.

계산에 1시간 쯤 걸리는 것 같다.

고친 부분

n_slots = 1000

n_iterations = 10000

n_people_range = range(n_slots*2, 50000, n_iterations/100)

...

votes = numpy.random.randint(n_slots, size=n_people)

#slot_histogram, n_bins = numpy.histogram(votes)

slot_histogram = numpy.bincount(votes)

#for i in votes:

# slot_histogram[i] = slot_histogram[i] + 1

...

counts = numpy.bincount(slot_histogram)

n_0_slots = counts[0]

n_1_slots = counts[1]

...

n_0_blur_hist = [x/float(n_iterations) for x in n_0_hist]

n_1_blur_hist = [x/float(n_iterations) for x in n_1_hist]

postfix = str(n_slots) + "_" + str(n_people_range[-1] + 1)

fp = open(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/blur_hist_" + postfix + ".py", "w")

print >>fp, ("range_" + postfix + " = " + str(people_x_range))

print >>fp, ("n_0_hist_" + postfix + " = " + str(n_0_blur_hist))

print >>fp, ("n_1_hist_" + postfix + " = " + str(n_1_blur_hist))

fp.close()

지난 번 계산에 초록색 선을 더했다.

제일 많이 겹치는 slot의 사람 수

80배 사람이 슈팅하더라도 110명 정도밖에 안 겹친다.

160배 사람이면, 200명 정도 겹친다.

하지만, 사람들이 아주 랜덤으로 선택하는 게 아니므로, 예측 결과의 1/2 정도만 겹친다고 생각하면 될까나

추가한 code

n_max_slots = max(slot_histogram)

n_max_hist[i_hist] += n_max_slots

plot.scatter(n_people_range, n_max_blur_hist, c='green', lw=0, alpha=0.5)

4년 전액 장학생으로 대학을 낮춰서 입학하면, 손해인가

연이율 2% 복리로 계산하되,

졸업 대학교 학벌 명성에 의해 연봉을 x만큼 손해본다고 생각하고, 20년 동안 영향이 있다고 생각하면,

손해보는 연봉 금액이 x = 195.7만원일 때, 본전이다.

현실에서는 100만원 이상 차이가 있고, 40년 이상 여러 가지로 피해가 있으므로 무조건 손해.

http://www.wolframalpha.com/input/?i=400+*+8+*+%28r%5En%29+%3D+x+*+%28%28r%5En+-+1%29+%2F+%28r+-+1%29%29%2C+n+%3D+20%2C+r+%3D+1.02

Input:

http://www.wolframalpha.com/share/clip?f=d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e4n87su9523

400 * 8 * (r^n) = x * ((r^n - 1) / (r - 1)), n = 70, r = 1.03

x = 109.877만원

Solution:

블로그가 어느 정도 궤도에 올랐다는 가정에서

월수입 / 월 새 글 수

를 계산하면, 글 1개가 버는 돈이 나오겠다.

pagerank가 3, 일 PV 1200? 블로그 모 운영자는

월 30개~60개 글을 쓰고, $30씩 번다.

$5 ~ $10 / 글 1개

pagerank 0, 1 일 PV 500? 인 블로그의 경우,

월 $3 / 월 30개 = $0.1/글1개