Im więcej rzutów, tym więcej wiedzy
Wyobraź sobie, że jesteś frekwentystą (choćby przez jeden dzień) i masz za zadanie oszacować prawdopodobieństwo wypadnięcia orła przy rzucie (być może obciążoną) monetą – ale bez żadnych obserwacji. Co byś powiedział? To niemożliwe, nie ma danych! Teraz możesz rzucić monetą raz. Wypada reszka. Co teraz? Jeśli to jedyne dane, stwierdzisz, że prawdopodobieństwo orła wynosi 0%.
Pewnie czujesz, że te odpowiedzi nie są najlepsze. Ale co byłoby lepsze? Co powiedziałby Bayesianin? Sprawdźmy! Biblioteki numpy i seaborn zostały już zaimportowane jako np i sns.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Bayesowska analiza danych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Estimate and plot heads probability based on no data
heads_prob_nodata = ____
____(____, shade=True, label="no data")
plt.show()