A o B, e quanto ne siamo sicuri?
Hai appena scoperto che gli annunci di abbigliamento hanno probabilmente un tasso di click più alto rispetto a quelli di sneakers. Ma qual è esattamente la probabilità che sia così? Per scoprirlo, dovrai calcolare la differenza a posteriori tra i tassi di click di abbigliamento e sneakers. Poi calcolerai un intervallo credibile per la differenza, per misurare l’incertezza nella stima. Infine, calcolerai la percentuale di casi in cui questa differenza è positiva, il che corrisponde a dire che il tasso di click per l’abbigliamento è più alto. Mettiamoci al lavoro!
arviz, seaborn e matplotlib.pyplot sono già stati importati rispettivamente come az, sns e plt. Inoltre, clothes_posterior e sneakers_posterior, che hai calcolato nell’esercizio precedente, sono disponibili nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi dei dati bayesiana in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Calculate posterior difference and plot it
diff = ____
sns.kdeplot(diff, shade=True, label="diff")
plt.show()