1. เรียนรู้
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Bayesowska analiza danych w Pythonie
Connected

Exercises

Symulowanie posteriori beta

W kilku kolejnych ćwiczeniach będziesz korzystać z funkcji simulate_beta_posterior(), której definicję poznałeś w ostatnim filmie. W tym ćwiczeniu lepiej zrozumiesz, co ta funkcja robi, wykonując obliczenia, które ona przeprowadza.

Dana jest lista dziesięciu rzutów monetą o nazwie tosses, w której 1 oznacza orła, 0 – reszkę, a orzeł jest traktowany jako „sukces". Do symulowania posteriori prawdopodobieństwa wyrzucenia orła użyjesz priori beta. Przypomnij sobie, że jeśli priori to \(Beta(a, b)\), to posteriori to \(Beta(x, y)\), gdzie:

\(x = \text{NumberOfHeads} + a\)

\(y = \text{NumberOfTosses} - \text{NumberOfHeads} + b\)

คำแนะนำ 1/2

undefined XP
  • 1
    • Ustaw oba parametry priori, beta_prior_a i beta_prior_b, na 1.
    • Oblicz liczbę orłów i przypisz ją do zmiennej num_successes.
    • Wygeneruj próbki posteriori zgodnie z powyższym wzorem i przypisz wynik do zmiennej posterior_draws.
  • 2
    • Ustaw parametry priori beta_prior_a i beta_prior_b odpowiednio na 1 i 10.
    • Oblicz liczbę orłów i przypisz ją do zmiennej num_successes.
    • Wygeneruj próbki posteriori zgodnie z powyższym wzorem i przypisz wynik do zmiennej posterior_draws.