Ehi, questa moneta è equa?
Negli ultimi due esercizi hai esaminato la funzione get_heads_prob() per capire come il modello stima la probabilità di ottenere testa e come aggiorna la stima man mano che arrivano nuovi dati.
Ora passiamo a qualcosa di serio: ti andrebbe di fare una sfida a lanci di moneta contro un'amica? Lei è d'accordo, a patto che usiate la sua moneta portafortuna. La variabile tosses contiene un elenco di 1000 risultati dei lanci della sua moneta. Giocheresti?
In questo esercizio farai di nuovo dei grafici con il pacchetto seaborn, che è già stato importato come sns.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi dei dati bayesiana in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Assign first 10 and 100 tosses to separate variables
tosses_first_10 = ____
tosses_first_100 = ____