시작하기무료로 시작하기

그리드 근사로 가기

축하합니다! 여러분은 정부 보건부의 데이터 분석가로 새로 채용되었어요. 내각에서는 치명적이며 전염성이 강한 바이러스에 대항하기 위한 신약 구매를 검토 중입니다. 다만, 이 신약이 바이러스에 얼마나 효과적인지에 대해서는 의문이 있어요. 여러분의 임무는 약효 비율, 즉 약으로 치료된 환자의 비율을 추정하는 것입니다.

급히 실험을 진행해 아픈 환자 10명을 이 약으로 치료했습니다. 이들 중 몇 명이 치료되었는지를 알게 되면, 치료된 환자를 "성공"으로 보고 약효 비율을 "성공 확률"로 하는 이항분포를 사용할 수 있어요. 실험 결과를 기다리는 동안, 매개변수 그리드를 미리 준비하기로 합니다.

numpy와 pandas는 각각 np, pd로 이미 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

강의 보기

연습 안내

  • np.arange()를 사용해 치료된 환자 수의 모든 가능한 값(0부터 10까지)으로 이루어진 배열을 만들고 num_patients_cured에 할당하세요.
  • np.arange()를 사용해 약효 비율의 모든 가능한 값(0부터 1까지, 0.01 간격)으로 이루어진 배열을 만들고 efficacy_rate에 할당하세요.
  • num_patients_cured와 efficacy_rate의 모든 조합을 나열하는 DataFrame df를 생성하세요.
  • df의 열 이름에 ["num_patients_cured", "efficacy_rate"]를 할당하고 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create cured patients array from 1 to 10
num_patients_cured = ____

# Create efficacy rate array from 0 to 1 by 0.01
efficacy_rate = ____

# Combine the two arrays in one DataFrame
df = ____([(x, y) for x in ____ for y in ____])

# Name the columns
df.columns = ____

# Print df
print(df)
코드 편집 및 실행