Kansen berekenen

Het where9am-data frame bevat gegevens van 91 dagen (dertien weken) waarin Brett elke dag om 9 uur zijn location heeft vastgelegd en of de daytype in het weekend of doordeweeks viel.

Met de onderstaande voorwaardelijke-kansformule kun je de kans berekenen dat Brett op kantoor aan het werk is, gegeven dat het een doordeweekse dag is.

$$ P(A|B) = \frac{P(A \text{ and } B)}{P(B)} $$

Dit soort berekeningen vormen de basis van het Naive Bayes-bestemmingsvoorspellingsmodel dat je in latere oefeningen gaat ontwikkelen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Supervised Learning in R: Classificatie

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Vind P(office) door nrow() en subset() te gebruiken om rijen in de gegevensset te tellen en sla het resultaat op als p_A.
Vind P(weekday), opnieuw met nrow() en subset(), en sla het resultaat op als p_B.
Gebruik nrow() en subset() nog één keer om P(office and weekday) te vinden. Sla het resultaat op als p_AB.
Bereken P(office | weekday) en sla het resultaat op als p_A_given_B.
Print de waarde van p_A_given_B.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Compute P(A) 
p_A <- ___

# Compute P(B)
p_B <- ___

# Compute the observed P(A and B)
p_AB <- ___

# Compute P(A | B) and print its value
p_A_given_B <- ___
___

Code bewerken en uitvoeren