1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Podstawy bayesowskiej analizy danych w R
Connected

Exercise

Dodawanie rozkładu a priori do modelu

Nie masz pewności, że twoja reklama będzie klikana dokładnie w 10% przypadków. Zamiast przypisywać zmiennej proportion_clicks jedną wartość, przypiszesz jej teraz dużą liczbę wartości pochodzących z rozkładu prawdopodobieństwa.

Instructions 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4

Na razie przyjmiemy założenie, że proportion_clicks może z równym prawdopodobieństwem wynosić tyle co 0%, jak i 20%. Takie założenie odpowiada rozkładowi jednostajnemu, z którego możesz próbkować w R w następujący sposób:

x <- runif(n = n_samples, min = 0.0, max = 0.2)
  • Zastąp pojedynczą wartość przypisaną do proportion_clicks próbkami w liczbie n_samples, wygenerowanymi przez runif jak powyżej.