결합분포 계산하기
이전 영상에서 만든 코드 일부가 제공되어 있어요. 이 코드는 pars 안에 클릭의 기저 비율(proportion_clicks)과 가능한 결과(n_visitors)에 대한 그리드를 정의해요. 그리고 각 매개변수 조합의 사전분포(prior)와, 각 proportion_clicks가 해당 n_visitors를 생성할 가능도(likelihood)를 추가해 둡니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초
연습 안내
- 열
pars$probability를 추가하세요: 각proportion_clicks와n_visitors조합의 확률입니다. 영상에서처럼likelihood에prior를 곱해 계산하면 됩니다. - 열
pars$probability의 합이1.0이 되도록 정규화하세요. 즉,pars$probability를 그 합으로 나눠주세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
n_ads_shown <- 100
proportion_clicks <- seq(0, 1, by = 0.01)
n_visitors <- seq(0, 100, by = 1)
pars <- expand.grid(proportion_clicks = proportion_clicks,
n_visitors = n_visitors)
pars$prior <- dunif(pars$proportion_clicks, min = 0, max = 0.2)
pars$likelihood <- dbinom(pars$n_visitors,
size = n_ads_shown, prob = pars$proportion_clicks)
# Add the column pars$probability and normalize it
pars$probability <- ___