事後クリック率
保健省でのキャリアを成功裏に終え、あなたはマーケティングに転身しました。新しい会社では、スニーカー用と洋服用の2つのパイロット広告キャンペーンを実施したところです。あなたの仕事は、クリック率で測った効果がどちらのほうが高く、より大きなオーディエンスに展開すべきかを見極めることです。
A/Bテストを実施し、データを二項分布の尤度でモデル化することにしました。過去の広告の典型的なクリック率は最近およそ15%で、結果は5%から30%の範囲でばらついていることがわかっています。これに基づき、クリック率の事前分布として \(Beta(10, 50)\) が適切だと判断しました。
作業スペースには ads データ、動画で見た simulate_beta_posterior() 関数、そして numpy（np として）が用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶBayesianデータ分析
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。
# Generate prior draws
prior_draws = ____(____, ____, 100000)
# Plot the prior
sns.kdeplot(____, shade=True, label="prior")
plt.show()