Highest Posterior Density 信用区間
点推定だけを報告するのは十分ではないと分かっています。薬の有効率の推定には、不確実性の指標も示したいところです。今ある情報でそれができます。メモに次の文を追記することにしました。
実験結果から、新薬の有効率は90%の確率で ___ から ___、95%の確率で ___ から ___ の間にあると示唆されます。
ここでは信用区間を2つ計算します。ひとつは90%、もうひとつは95%の確率です。drug_efficacy_posterior_draws 配列はワークスペースで引き続き利用できます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶBayesianデータ分析
演習の手順
arvizパッケージをazとしてインポートします。- 90% の Highest Posterior Density 信用区間を計算し、
ci_90に代入します。 - 95% の Highest Posterior Density 信用区間を計算し、
ci_95に代入します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)}.")