Nous l'avons appelé prior car il représente l'incertitude avant (c'est‑à‑dire a priori) d'avoir intégré l'information issue des données. Faisons‑le maintenant !

prior$n_visitors représentait l'incertitude sur le nombre de visiteurs que vous obtiendriez grâce à la campagne. Mais vous savez désormais que vous en avez eu exactement 13.

Mettez prior à jour pour intégrer cette information en conditionnant sur ces données : filtrez toutes les lignes où prior$n_visitors n'est pas égal à 13. Stockez le data frame résultant dans posterior.

Rappelez‑vous que vous pouvez sous‑sélectionner un data frame avec l'opérateur [] en R. Par exemple, ce qui suit ne retourne que les lignes où n_visitors == 13 :

prior[prior$n_visitors == 13, ]

Les éléments nécessaires à l'inférence bayésienne

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