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  3. Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석
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연습 문제

의사결정 분석: 비용

마케팅 여정이 계속됩니다. 이미 의류 광고와 스니커즈 광고의 사후 클릭률을 계산했고, 각각 clothes_posterior와 sneakers_posteriors로 작업 공간에 준비되어 있어요. 하지만 상사는 클릭률의 분포에는 관심이 없다고 하네요. 10,000명의 사용자에게 광고 캠페인을 집행했을 때 비용이 얼마나 될지 알고 싶어 합니다. 회사의 광고 파트너는 모바일 기기 클릭당 $2.5, 데스크톱 기기 클릭당 $2를 청구합니다. 상사는 각 제품(의류, 스니커즈)과 각 플랫폼(모바일, 데스크톱)별 캠페인 비용, 즉 총 네 가지 값을 보고 싶어 합니다.

이 네 가지 사후 비용 분포를 pymc3의 포레스트 플롯을 사용해 비교해 봅시다. 모듈은 pm으로 임포트되어 있어요.

지침 1/4

undefined XP
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  • 의류와 스니커즈의 클릭 수 분포를 계산하고, 각각 clothes_num_clicks와 sneakers_num_clicks에 할당하세요.