Intervalli credibili di massima densità a posteriori
Sai che riportare solo stime puntuali non basta. Sarebbe utile fornire una misura dell'incertezza sulla stima del tasso di efficacia del farmaco, e hai tutti gli strumenti per farlo. Decidi quindi di aggiungere quanto segue al promemoria.
I risultati sperimentali indicano che con una probabilità del 90% il tasso di efficacia del nuovo farmaco è compreso tra ___ e ___, e con una probabilità del 95% è compreso tra ___ e ___.
Dovrai calcolare due intervalli credibili: uno al 90% e un altro al 95% di probabilità. L'array drug_efficacy_posterior_draws è ancora disponibile nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi dei dati bayesiana in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa il pacchetto
arvizcomeaz. - Calcola l'intervallo credibile di Massima Densità a Posteriori (Highest Posterior Density) al 90% e assegnalo a
ci_90. - Calcola l'intervallo credibile di Massima Densità a Posteriori (Highest Posterior Density) al 95% e assegnalo a
ci_95.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import arviz as az
____
# Calculate HPD credible interval of 90%
ci_90 = ____.____(____, ____=____)
# Calculate HPD credible interval of 95%
ci_95 = ____
# Print the memo
print(f"The experimental results indicate that with a 90% probability \nthe new drug's efficacy rate is between {np.round(ci_90[0], 2)} and {np.round(ci_90[1], 2)}, \nand with a 95% probability it is between {np.round(ci_95[0], 2)} and {np.round(ci_95[1], 2)}.")