Highest Posterior Density-credible intervals
Je weet dat kale puntschattingen niet genoeg zijn. Het zou fijn zijn om een maat voor onzekerheid mee te geven bij de schatting van de werkzaamheid van het medicijn, en je hebt alles in handen om dat te doen. Je besluit het volgende aan de memo toe te voegen.
De experimentele resultaten geven aan dat met 90% waarschijnlijkheid de werkzaamheid van het nieuwe medicijn tussen ___ en ___ ligt, en met 95% waarschijnlijkheid tussen ___ en ___.
Je moet twee credible intervals berekenen: één met 90% en één met 95% waarschijnlijkheid. De array drug_efficacy_posterior_draws is nog beschikbaar in je werkruimte.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Bayesian Data Analysis in Python
Oefeninstructies
- Importeer het pakket
arvizalsaz. - Bereken het Highest Posterior Density-credible interval van 90% en wijs dit toe aan
ci_90. - Bereken het Highest Posterior Density-credible interval van 95% en wijs dit toe aan
ci_95.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Import arviz as az
____
# Calculate HPD credible interval of 90%
ci_90 = ____.____(____, ____=____)
# Calculate HPD credible interval of 95%
ci_95 = ____
# Print the memo
print(f"The experimental results indicate that with a 90% probability \nthe new drug's efficacy rate is between {np.round(ci_90[0], 2)} and {np.round(ci_90[1], 2)}, \nand with a 95% probability it is between {np.round(ci_95[0], 2)} and {np.round(ci_95[1], 2)}.")