Updaten met de stelling van Bayes

In dit hoofdstuk heb je via simulatie de posteriorikans geschat dat een munt die 11 keer kop gaf in 20 worpen eerlijk is. Nu ga je dit opnieuw berekenen, maar dan met de exacte kansen uit dbinom(). Er is 50% kans dat de munt eerlijk is en 50% kans dat de munt biased is.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Basis van kansrekening in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik de functie dbinom() om de exacte kans te berekenen op 11 keer kop in 20 worpen met een eerlijke munt (50% kans op kop) en met een biased munt (75% kans op kop). Sla ze respectievelijk op als probability_fair en probability_biased.
Gebruik deze om de posteriorikans te berekenen dat de munt eerlijk is. Dit is de kans dat je 11 krijgt met een eerlijke munt, gedeeld door de som van de twee kansen.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Use dbinom to calculate the probability of 11/20 heads with fair or biased coin
probability_fair <-
probability_biased <-

# Calculate the posterior probability that the coin is fair

Code bewerken en uitvoeren