Wybór właściwego rozkładu a priori
Kontynuujesz szacowanie skuteczności nowego leku, ale mając do dyspozycji niewielką próbkę danych, wiesz, że twoje oszacowanie jest obarczone dużą niepewnością. Na szczęście kilka sąsiednich krajów przeprowadziło bardziej szczegółowe eksperymenty i właśnie opublikowało wyniki. Możesz wykorzystać je jako rozkłady a priori w swojej analizie!
Po przejrzeniu wszystkich publikacji dochodzisz do wniosku, że podawane wskaźniki skuteczności wynoszą najczęściej od 70% do 90%. Odnotowano też kilka wyników poniżej 50%, ale niezbyt wiele.
Który z poniższych rozkładów najlepiej oddaje tę wiedzę a priori?

To ćwiczenie jest częścią kursu
Bayesowska analiza danych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń
Rozpocznij ćwiczenie