Gemeinsame Verteilung berechnen

Die Teile des Codes, die wir im letzten Video entwickelt haben, werden angezeigt. Er definiert ein Raster über den zugrunde liegenden Anteilen an Klicks (proportion_clicks) und möglichen Ergebnissen (n_visitors) in pars. Außerdem fügt er die prior-Wahrscheinlichkeit jeder Parameterkombination und die Likelihood hinzu, dass jeder proportion_clicks den entsprechenden n_visitors erzeugen würde.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Grundlagen der Bayes'schen Datenanalyse in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Füge die Spalte pars$probability hinzu: die Wahrscheinlichkeit jeder Kombination aus proportion_clicks und n_visitors. Wie im Video sollte das berechnet werden, indem du die likelihood mit dem prior multiplizierst.
Achte darauf, dass sich die Spalte pars$probability zu 1.0 summiert, indem du sie normalisierst, also pars$probability durch die Gesamtsumme von pars$probability teilst.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

n_ads_shown <- 100
proportion_clicks <- seq(0, 1, by = 0.01)
n_visitors <- seq(0, 100, by = 1)
pars <- expand.grid(proportion_clicks = proportion_clicks,
                    n_visitors = n_visitors)
pars$prior <- dunif(pars$proportion_clicks, min = 0, max = 0.2)
pars$likelihood <- dbinom(pars$n_visitors, 
    size = n_ads_shown, prob = pars$proportion_clicks)

# Add the column pars$probability and normalize it
pars$probability <- ___

Code bearbeiten und ausführen