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Mise à jour avec le théorème de Bayes

Dans ce chapitre, vous avez utilisé une simulation pour estimer la probabilité a posteriori qu'une pièce qui a donné 11 faces sur 20 soit équilibrée. Vous allez maintenant la recalculer en utilisant les probabilités exactes de dbinom(). Il y a 50 % de chances que la pièce soit équilibrée et 50 % de chances qu'elle soit biaisée.

Cette activité fait partie du cours

Fondements de la probabilité en R

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez la fonction dbinom() pour calculer la probabilité exacte d'obtenir 11 faces sur 20 lancers avec une pièce équilibrée (50 % de chances d'obtenir face) et avec une pièce biaisée (75 % de chances d'obtenir face). Enregistrez-les sous probability_fair et probability_biased, respectivement.
  • Servez-vous de ces valeurs pour calculer la probabilité a posteriori que la pièce soit équilibrée. Il s'agit de la probabilité d'obtenir 11 avec une pièce équilibrée, divisée par la somme des deux probabilités.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use dbinom to calculate the probability of 11/20 heads with fair or biased coin
probability_fair <-
probability_biased <-

# Calculate the posterior probability that the coin is fair
Modifier et exécuter le code