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Intervalles de crédibilité à densité a posteriori maximale

Vous savez que communiquer uniquement des estimations ponctuelles ne suffit pas. Il serait préférable d'indiquer l'incertitude entourant l'estimation du taux d'efficacité du médicament — et vous avez tout ce qu'il faut pour le faire. Vous décidez d'ajouter ce qui suit au mémo.

Les résultats expérimentaux indiquent qu'avec une probabilité de 90 %, le taux d'efficacité du nouveau médicament se situe entre ___ et ___, et qu'avec une probabilité de 95 %, il se situe entre ___ et ___.

Vous devrez calculer deux intervalles de crédibilité : un à 90 % et un à 95 %. Le tableau drug_efficacy_posterior_draws est toujours disponible dans votre espace de travail.

Cette activité fait partie du cours

Analyse bayésienne des données en Python

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Instructions de l’exercice

  • Importez le module arviz sous le nom az.
  • Calculez l'intervalle de crédibilité à densité a posteriori maximale de 90 % et assignez-le à ci_90.
  • Calculez l'intervalle de crédibilité à densité a posteriori maximale de 95 % et assignez-le à ci_95.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import arviz as az
____

# Calculate HPD credible interval of 90%
ci_90 = ____.____(____, ____=____)

# Calculate HPD credible interval of 95%
ci_95 = ____

# Print the memo
print(f"The experimental results indicate that with a 90% probability \nthe new drug's efficacy rate is between {np.round(ci_90[0], 2)} and {np.round(ci_90[1], 2)}, \nand with a 95% probability it is between {np.round(ci_95[0], 2)} and {np.round(ci_95[1], 2)}.")
Modifier et exécuter le code