Warunkowanie na danych (ponownie)
Wróćmy do przykładu ze stroną dla fanów zombie, gdzie testowałeś reklamy tekstowe. Na 100 wyświetleń reklamy tekstowej 6 na 100 osób kliknęło i odwiedziło twoją stronę.
Po prawej stronie znajduje się mniej więcej kod, który opracowałeś w poprzednim ćwiczeniu. pars to aktualnie łączny rozkład po wszystkich kombinacjach proportion_clicks i n_visitors.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Podstawy bayesowskiej analizy danych w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Warunkuj na danych i zachowaj w
parstylko te wiersze, dla którychn_visitors == 6. - Znormalizuj ponownie
pars$probability, tak aby suma wynosiła1.0. - Narysuj wykres posteriori
pars$probabilityza pomocąplot(x = , y = , type = "h"), umieszczającpars$proportion_clicksna osi x, apars$probabilityna osi y.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
n_ads_shown <- 100
proportion_clicks <- seq(0, 1, by = 0.01)
n_visitors <- seq(0, 100, by = 1)
pars <- expand.grid(proportion_clicks = proportion_clicks,
n_visitors = n_visitors)
pars$prior <- dunif(pars$proportion_clicks, min = 0, max = 0.2)
pars$likelihood <- dbinom(pars$n_visitors,
size = n_ads_shown, prob = pars$proportion_clicks)
pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
# Condition on the data
pars <- ___
# Normalize again
pars$probability <- ___
# Plot the posterior pars$probability
plot(___)