डेटा पर conditioning (दोबारा)
आइए उस ज़ोंबी साइट वाले उदाहरण को फिर से लेते हैं जहाँ आपने text ads टेस्ट किए थे। Text ad के 100 impressions में से, 100 में से 6 ने क्लिक किया और आपकी साइट पर आए।
दाईं ओर वह कोड है जो आपने पिछले अभ्यास में तैयार किया था। pars फिलहाल proportion_clicks और n_visitors के सभी संयोजनों पर संयुक्त distribution है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद
अभ्यास निर्देश
- डेटा पर condition कीजिए और
parsमें केवल वे पंक्तियाँ रखें जहाँn_visitors == 6हो। pars$probabilityको दोबारा normalize कीजिए, ताकि उनका योग1.0हो।- posterior
pars$probabilityकोplot(x = , y = , type = "h")से plot कीजिए, जिसमें x-axis परpars$proportion_clicksऔर y-axis परpars$probabilityहो।
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$proportion_clicks)
pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
# Condition on the data
pars <- ___
# Normalize again
pars$probability <- ___
# Plot the posterior pars$probability
plot(___)