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Ein Bayes’sches Regressionsmodell definieren

Du sollst ein Vorhersagemodell bauen, das die tägliche Anzahl der Klicks basierend auf der Anzahl der angezeigten Kleidung- und Sneaker-Anzeigen prognostiziert. Du entscheidest dich für eine Bayes’sche lineare Regression. Du hast dein Modell wie folgt definiert:

Model definition specifying the number of clicks to have a normal distribution with the mean β0 + β1 * clothes-ads-shown + β2 * sneakers-ads-shown, and some standard deviation. The prior for β0 is N(0, 001), for β1 it's N(0.1, 0.3) and for β2 it's N(0.2, 0.2).

Welche der folgenden Aussagen über dein Modell ist falsch?

Diese Übung ist Teil des Kurses

Bayesianische Datenanalyse in Python

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Interaktive Übung

In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.

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