데이터에 조건을 거기(다시)
텍스트 광고를 테스트했던 좀비 사이트 예제를 다시 가져와 보겠습니다. 텍스트 광고 노출 100회 중, 100명 가운데 6명이 클릭하여 사이트를 방문했습니다.
오른쪽에는 이전 연습 문제에서 작성하신 코드가 대략적으로 나와 있어요. 현재 pars는 proportion_clicks와 n_visitors의 모든 조합에 대한 결합분포를 담고 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초
연습 안내
- 데이터에 조건을 걸어
n_visitors == 6인 행만pars에 남기세요. - 합이
1.0이 되도록pars$probability를 다시 정규화하세요. plot(x = , y = , type = "h")를 사용해 사후분포pars$probability를 그리세요. x축에는pars$proportion_clicks, y축에는pars$probability를 사용합니다.
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$proportion_clicks)
pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
# Condition on the data
pars <- ___
# Normalize again
pars$probability <- ___
# Plot the posterior pars$probability
plot(___)