データへの条件付け（再び）
テキスト広告をテストしたゾンビサイトの例を振り返りましょう。テキスト広告を100回表示したところ、そのうち6人がクリックしてサイトを訪れました。
右側には、前の演習で作成したコードが示されています。pars は現在、proportion_clicks と n_visitors のすべての組み合わせにわたる同時分布です。
この演習はコースの一部です
RによるベイズデータAnalysisの基礎
演習の手順
- データに条件付けを行い、
parsの中からn_visitors == 6の行だけを残しましょう。 pars$probabilityを再び正規化して、合計が1.0になるようにしましょう。pars$proportion_clicksを x 軸、pars$probabilityを y 軸として、plot(x = , y = , type = "h")を使って事後分布pars$probabilityをプロットしましょう。
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。
n_ads_shown <- 100
proportion_clicks <- seq(0, 1, by = 0.01)
n_visitors <- seq(0, 100, by = 1)
pars <- expand.grid(proportion_clicks = proportion_clicks,
n_visitors = n_visitors)
pars$prior <- dunif(pars$proportion_clicks, min = 0, max = 0.2)
pars$likelihood <- dbinom(pars$n_visitors,
size = n_ads_shown, prob = pars$proportion_clicks)
pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
# Condition on the data
pars <- ___
# Normalize again
pars$probability <- ___
# Plot the posterior pars$probability
plot(___)