1. Aprende
    2. /
  2. Cursos
    3. /
  3. Podstawy bayesowskiej analizy danych w R
Connected

Ejercicio

Rzuty monetą z prop_model

Funkcja prop_model została wczytana do twojego środowiska pracy. Implementuje ona model bayesowski, który zakłada, że:

  • data to wektor sukcesów i porażek reprezentowanych przez 1 i 0.
  • Istnieje nieznana bazowa proporcja sukcesów.
  • Przed uwzględnieniem danych każda bazowa proporcja sukcesów jest jednakowo prawdopodobna.

Załóżmy, że właśnie rzucono monetą cztery razy i wyniki to: orzeł, reszka, reszka, orzeł. Jeśli orzeł oznacza sukces, a reszka – porażkę, poniższy kod R uruchamia prop_model z tymi danymi:

data <- c(1, 0, 0, 1)
prop_model(data)

Instrucciones 1/2

undefined XP
    1
    2

Wynikiem działania prop_model jest wykres pokazujący, czego model uczy się o bazowej proporcji sukcesów na podstawie kolejnych punktów danych – w kolejności, w jakiej zostały wprowadzone. Przy n=0 nie ma żadnych danych i model wie jedynie, że proporcja sukcesów może wynosić od 0% do 100% z jednakowym prawdopodobieństwem. Przy n=4 wszystkie dane zostały uwzględnione i model wie już nieco więcej.

  • Wypróbuj prop_model, wpisując powyższy kod R.