A 혹은 B, 그리고 우리는 얼마나 확신할 수 있을까요?
방금 확인해 보니 의류 광고가 스니커즈 광고보다 클릭률이 높을 가능성이 있어 보이네요. 그렇다면 실제로 그럴 확률은 정확히 얼마나 될까요? 이를 알아보려면 먼저 의류와 스니커즈의 클릭률에 대한 사후분포 차이를 계산해야 합니다. 그다음, 이 차이에 대한 신뢰구간(credible interval)을 계산해 추정의 불확실성을 평가하세요. 마지막으로, 이 차이가 양수인 경우의 비율을 계산해 의류 클릭률이 더 높을 확률을 구합니다. 바로 시작해 볼까요?
arviz, seaborn, 그리고 matplotlib.pyplot은 각각 az, sns, plt로 임포트되어 있습니다. 또한 이전 연습 문제에서 계산한 clothes_posterior와 sneakers_posterior도 워크스페이스에 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate posterior difference and plot it
diff = ____
sns.kdeplot(diff, shade=True, label="diff")
plt.show()