पूर्व ज्ञान के बिना Grid approximation
प्रयोग के नतीजों के अनुसार, दवा से इलाज किए गए 10 बीमार मरीजों में से 9 ठीक हो गए। इतने छोटे सैंपल के आधार पर आप दवा की प्रभावशीलता दर के बारे में क्या कहेंगे? मान लीजिए कि आपको दवा कितनी प्रभावी है, इस बारे में कोई पूर्व ज्ञान नहीं है।
पिछले अभ्यास में आपने जिन मरीजों के ठीक होने की संख्या और प्रभावशीलता दर के सभी संभावित संयोजनों वाला DataFrame df बनाया था, वह वर्कस्पेस में उपलब्ध है।
scipy.stats से uniform और binom आपके लिए इम्पोर्ट कर दिए गए हैं। साथ ही, pandas और seaborn क्रमशः pd और sns के रूप में इम्पोर्ट किए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Bayesian डेटा विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate the prior efficacy rate and the likelihood
df["prior"] = ____(____)
df["likelihood"] = ____(____, 10, ____)