이를 prior라고 부르는 이유는, 데이터에 담긴 정보를 포함하기 이전(즉, 사전) 상태의 불확실성을 나타내기 때문이에요. 이제 그 정보를 반영해 봅시다!

prior$n_visitors는 광고 캠페인으로부터 얻게 될 방문자 수에 대한 불확실성을 나타냈습니다. 하지만 이제 실제로 정확히 13명의 방문자가 있었다는 것을 알고 있어요.

이 정보를 조건부로 반영해 prior를 업데이트하세요. 즉, prior$n_visitors가 13이 아닌 모든 행을 걸러내세요. 결과 데이터 프레임은 posterior에 저장하세요.

참고로 R에서 [] 연산자로 데이터 프레임을 부분 선택할 수 있어요. 예를 들어, 다음 코드는 n_visitors == 13인 행만 반환합니다:

prior[prior$n_visitors == 13, ]

베이지안 추론에 필요한 구성 요소