Approximation par grille sans connaissance a priori
D’après les résultats de l’expérience, sur 10 patients malades traités par le médicament, 9 ont été guéris. Que pouvez-vous dire du taux d’efficacité du médicament sur un échantillon aussi réduit ? Supposons que vous n’ayez absolument aucune connaissance préalable sur l’efficacité du médicament.
Un DataFrame df contenant toutes les combinaisons possibles du nombre de patients guéris et du taux d’efficacité, que vous avez créé dans l’exercice précédent, est disponible dans l’espace de travail.
uniform et binom ont été importés pour vous depuis scipy.stats. De plus, pandas et seaborn sont importés sous les alias pd et sns, respectivement.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse de données bayésienne en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Calculate the prior efficacy rate and the likelihood
df["prior"] = ____(____)
df["likelihood"] = ____(____, 10, ____)