슈팅프라이스 확률 분포는 가격과 사람 밀도에만 관련

실생활 계산 2014. 4. 29. 01:33




가격 구간, 사람 수가 얼마나 되던 간에 밀도에만 관련이 있다는 것을 확인해 봤다.


500 slots, 10,000 people까지

50 slots, 1,000 people까지

2번 계산한 다음에

2번째 계산 결과를 x, y 10배로 늘려 봤더니, 그래프가 거의 일치한다.

import matplotlib.pyplot as plot

import os


n_0_hist_500_10000 = []

n_1_hist_500_10000 = []

n_0_hist_50_1000 = []

n_1_hist_50_1000 = []


execfile("blur_hist_500_10000.py")

execfile("blur_hist_50_1000.py")


n_0_hist_50_1000_x10 = []

n_1_hist_50_1000_x10 = []


people_x_range = range(0, len(n_0_hist_500_10000))


for i in people_x_range:

n_0_hist_50_1000_x10.append( n_0_hist_50_1000[i/10] * 10)

for i in people_x_range:

n_1_hist_50_1000_x10.append( n_1_hist_50_1000[i/10] * 10)


plot.scatter(people_x_range, n_0_hist_500_10000, c='red', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_1_hist_500_10000, c='blue', lw=0, alpha=0.5)


plot.scatter(people_x_range, n_0_hist_50_1000_x10, c='green', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_1_hist_50_1000_x10, c='yellow', lw=0, alpha=0.5)


plot.show()









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슈팅프라이스 사람들이 겹칠 확률

실생활 계산 2014. 4. 26. 16:14


경우의 수 계산이 어려워서, 프로그래밍으로 했다.


100개 slots에 무작위로 아무 숫자에나 사람들이 슈팅을 한다고 했을 때,

빨간 색은 사람이 0명인 slot 개수

파란 색은 사람이 1명인 slot 개수

사람이 10배 이상으로 모이면, 그 slot은 포기해야 할 듯.

import matplotlib.pyplot as plot

import random



n_slots = 100


n_people_range = range(0, 3000)


def random_histogram(n_slots, n_people):

slots = range(0, n_slots)

slot_histogram = [0 for i in slots]

#print slot_histogram

for i in range(0, n_people):

slot = random.randint(0, n_slots - 1)

slot_histogram[slot] = slot_histogram[slot] + 1

return slots, slot_histogram


people_x_range = range(n_people_range[-1] + 1)

n_0_hist = [0 for i in people_x_range]

n_1_hist = [0 for i in people_x_range]


for i_n_people in n_people_range:

#print i_n_people

slots, slot_histogram = random_histogram(n_slots, i_n_people)

n_0_slots = 0

n_1_slots = 0

for n_people_each_slot in slot_histogram:

if (n_people_each_slot == 0):

n_0_slots = n_0_slots + 1

if (n_people_each_slot == 1):

n_1_slots = n_1_slots + 1


n_0_hist[i_n_people] = n_0_slots if n_0_slots > 0 else -5

n_1_hist[i_n_people] = n_1_slots if n_1_slots > 0 else -5

print i_n_people, n_0_slots, n_1_slots


plot.scatter(people_x_range, n_0_hist, c='red', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_1_hist, c='blue', lw=0, alpha=0.5)


plot.show()


한 번 더 계산해봐도 거의 비슷한 그래프


n_slots = 1000

#50000 people --> 1000 < 7000 < 10000

n_people_range = range(0, 10000)

으로 많이 계산하고,

def blur_histogram(histogram):

result = [0 for i in range(len(histogram))]

for i in range(len(histogram)):

blur_wing = 30

if (i - blur_wing > 0 and i + blur_wing < len(histogram)):

for j in range(i - blur_wing, i + blur_wing):

around_i = histogram[i - blur_wing : i + blur_wing]

result[i] = reduce(lambda x, y: x + y, around_i) / len(around_i)

으로 blur했더니, 예쁜 그래프가 됐다.














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대기업 선생님 의사 직업별 누적 연봉 비교

경제 2014. 2. 16. 00:06



정확한 연봉을 알 수 없으니, 수치는 마음대로 아무렇게나 생각했다.

24살 정도부터 70년 간의 번 돈이되,

70년 이후까지 연이율 2% 복리로 더해지게 계산했다.

박사학위자는 직장인인 동안 연800씩 연봉이 높다고 계산.

선생님의 연금은 30년간 연1000만원씩 이익이라고 계산.


결론은

  1. 미리 돈을 왕창 벌 수 있으면 유리하다
  2. 초반에 연봉이 조금 높은 것은 별 도움이 안된다.
  3. 연봉이 꾸준히 높으면 차이는 크다.
  4. 늙어서까지 오랫 동안 돈 벌 수 있는 직종이 짱이다.


공무원, 대기업 등 직장에서 버는 총액은 결국에는 다 비슷한 것 같다.

의사, 변호사 등이 되면, 일반 직장인보다 2배는 더 많이 버는 것 같다.

일찍 성공한다면, 이후 돈을 많이 벌지 않아도 괜찮다. 하지만, 돈이 많을 때, 돈을 펑펑 쓰지 말고 모아 둬야 한다.


세전 연봉으로 계산했기 때문에, 세금을 많이 내는 의사, 대기업 직원은 과대 평가를 받았겠다.

선생님, 공무원이 더 유리하겠다.








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