rbinom에서 dbinom으로
이 코드는 다음을 보여줍니다.
- 실제 클릭 비율이 10%라고 가정할 때,
rbinom함수를 사용해 100개의 광고 노출에서 클릭/방문자 수(n_clicks)를 시뮬레이션합니다. - 방문자가 13명일 확률(
prob_13_visitors)을 계산합니다.
확률 표기법으로는 P(n_visitors = 13 | proportion_clicks = 10%)를 계산하는 셈입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초
연습 안내
- 먼저, 이 코드를 실행해 보세요.
- 그런 다음,
dbinom을 사용해prob_13_visitors를 계산하도록 코드를 다시 작성하세요.
기억하세요: dbinom은 확률을 직접 반환하며 다음과 같은 인수를 받습니다: dbinom(x = , size = , prob = ). 여기서 size와 prob는 rbinom과 동일하고, x는 이제 확률을 계산하려는 데이터입니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Rewrite this code so that it uses dbinom instead of rbinom
n_ads_shown <- 100
proportion_clicks <- 0.1
n_visitors <- rbinom(n = 99999,
size = n_ads_shown, prob = proportion_clicks)
prob_13_visitors <- sum(n_visitors == 13) / length(n_visitors)
prob_13_visitors