Atualizando com priors
Observamos que 14 de 20 lançamentos deram cara e começamos com 80% de chance de a moeda ser justa e 20% de chance de ela ser viciada para 75%.
Você vai resolver esse caso por simulação, começando com um “balde” de 10.000 moedas, em que 8.000 são justas e 2.000 são viciadas, e lançando cada uma delas 20 vezes.
Este exercício faz parte do curso
Fundamentos de Probabilidade em R
Instruções do exercício
- Simule 8.000 experimentos de lançar uma moeda justa 20 vezes e 2.000 experimentos de lançar uma moeda viciada 20 vezes. Salve-os como
fair_flipsebiased_flips, respectivamente. - Encontre o número de casos que resultaram em 14 caras para cada moeda, salvando-os como
fair_14ebiased_14, respectivamente. - Encontre a fração de todas as moedas que resultaram em 14 caras que eram justas: essa é uma estimativa da probabilidade a posteriori de a moeda ser justa.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Simulate 8000 cases of flipping a fair coin, and 2000 of a biased coin
fair_flips <-
biased_flips <-
# Find the number of cases from each coin that resulted in 14/20
fair_14 <-
biased_14 <-
# Use these to estimate the posterior probability