जॉइंट डिस्ट्रीब्यूशन की गणना
पिछले वीडियो में बनाया गया कोड यहाँ दिखाया गया है। यह pars में क्लिक की आंतरिक अनुपातों (proportion_clicks) और संभावित आउटकम्स (n_visitors) पर एक ग्रिड परिभाषित करता है। इसमें हर पैरामीटर संयोजन की prior probability जोड़ी जाती है और यह likelihood भी कि प्रत्येक proportion_clicks संबंधित n_visitors उत्पन्न करेगा।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद
अभ्यास निर्देश
- कॉलम
pars$probabilityजोड़ें: प्रत्येकproportion_clicksऔरn_visitorsसंयोजन की probability. वीडियो की तरह, इसेlikelihoodकोpriorसे गुणा करके निकालें। - सुनिश्चित करें कि कॉलम
pars$probabilityका योग1.0हो। इसके लिए उसे normalize करें, यानीpars$probabilityकोpars$probabilityके कुल योग से भाग दें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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$proportion_clicks)
# Add the column pars$probability and normalize it
pars$probability <- ___