사전 지식 없이 하는 그리드 근사
실험 결과에 따르면, 약물 치료를 받은 환자 10명 중 9명이 완치되었습니다. 이렇게 작은 표본만으로 약물의 효능률에 대해 무엇을 말할 수 있을까요? 이때 약물이 얼마나 좋은지에 대한 사전 지식은 전혀 없다고 가정하세요.
이전 연습 문제에서 생성한, 완치된 환자 수와 효능률의 모든 가능한 조합을 담은 DataFrame df가 작업 공간에 준비되어 있습니다.
scipy.stats에서 uniform과 binom이 가져와져 있으며, pandas와 seaborn은 각각 pd, sns로 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the prior efficacy rate and the likelihood
df["prior"] = ____(____)
df["likelihood"] = ____(____, 10, ____)