ÎncepețiÎncepe gratuit

Simulează posteriorul beta

În următoarele câteva exerciții, vei folosi funcția simulate_beta_posterior() prezentată în videoclipul anterior. În acest exercițiu, vei înțelege mai bine ce face funcția, parcurgând calculele pe care le efectuează.

Ți se oferă o listă cu zece aruncări ale unei monede, numită tosses, în care 1 reprezintă cap, 0 reprezintă pajură, iar cap este definit ca „succes". Pentru a simula probabilitatea posterioară de a obține cap, vei folosi un prior beta. Reamintește-ți că, dacă priorul este \(Beta(a, b)\), atunci posteriorul este \(Beta(x, y)\), unde:

\(x = \text{NumberOfHeads} + a\)

\(y = \text{NumberOfTosses} - \text{NumberOfHeads} + b\)

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza bayesiană a datelor în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set prior parameters and calculate number of successes
beta_prior_a = ____
beta_prior_b = ____
num_successes = np.sum(____)

# Generate 10000 posterior draws
posterior_draws = np.random.beta(
  ____ + ____, 
  ____ - ____ + ____, 
  10000)  

# Plot density of posterior_draws
sns.kdeplot(posterior_draws, shade=True)
plt.show()
Editează și rulează codul