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, cette fois 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.
Cet exercice fait partie du cours
Fondamentaux de la probabilité en R
Instructions
- Utilisez la fonction
dbinom()pour calculer la probabilité exacte d’obtenir 11 faces sur 20 lancers avec une pièce équilibrée (50 % de chances de face) et avec une pièce biaisée (75 % de chances de face). Enregistrez-les respectivement sousprobability_fairetprobability_biased. - Utilisez 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 cet exemple de code.
# 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