Un raccourci conditionnel

Super, vous venez d'effectuer un calcul bayésien, sans aucune simulation ! Le graphique produit devrait ressembler à la distribution a posteriori que vous avez calculée au chapitre 3. Toutefois, vous voyez que cela a nécessité énormément de code. N'y a‑t‑il pas moyen d'alléger tout ça ?

Oui ! Vous pouvez conditionner directement sur les données, sans avoir à créer d'abord la distribution conjointe.

Cette activité fait partie du cours

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

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Instructions de l’exercice

Assignez directement n_visitors à 6, en remplaçant simplement l'instruction seq.
Vous pouvez maintenant supprimer la ligne qui conditionne sur les données, ainsi que la ligne suivante qui normalise pars$probability.
Examinez le code final et assurez‑vous que le résultat de ce code modifié sera le même qu'auparavant. :)

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Simplify the code below by directly conditioning on the data
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$proportion_clicks)
pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
pars <- pars[pars$n_visitors == 6, ]
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
plot(pars$proportion_clicks, pars$probability, type = "h")

Modifier et exécuter le code