Actualización con priors
Observamos que 14 de 20 lanzamientos salen cara, y partimos de un 80% de probabilidad de que la moneda sea justa y un 20% de que esté sesgada al 75%.
Vas a resolver este caso mediante simulación, empezando con un “cubo” de 10.000 monedas, donde 8.000 son justas y 2.000 están sesgadas, y lanzando cada una de ellas 20 veces.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de probabilidad en R
Instrucciones del ejercicio
- Simula 8.000 ensayos lanzando una moneda justa 20 veces y 2.000 ensayos lanzando una moneda sesgada 20 veces. Guárdalos como
fair_flipsybiased_flips, respectivamente. - Busca cuántos casos dieron 14 caras con cada tipo de moneda y guárdalos como
fair_14ybiased_14, respectivamente. - Calcula la fracción de todas las monedas que dieron 14 caras que eran justas: esta es una estimación de la probabilidad posterior de que la moneda sea justa.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Simulate 8000 cases of flipping a fair coin, and 2000 of a biased coin
fair_flips <-
biased_flips <-
# Find the number of cases from each coin that resulted in 14/20
fair_14 <-
biased_14 <-
# Use these to estimate the posterior probability