Rate de click posterioare
După un episod de succes în carieră la Departamentul de Sănătate, faci tranziția spre marketing. Compania ta tocmai a derulat două campanii publicitare pilot: una pentru adidași și una pentru haine. Sarcina ta este să afli care dintre ele a fost mai eficientă, măsurată prin rata de click, și ar trebui extinsă la un public mai larg.
Decizi să aplici testarea A/B, modelând datele cu ajutorul funcției de verosimilitate binomiale. Ai aflat că rata de click pentru reclamele anterioare a fost în jur de 15% în ultima perioadă, cu rezultate variind între 5% și 30%. Pe baza acestui lucru, concluzionezi că \(Beta(10, 50)\) ar fi un prior potrivit pentru rata de click.
Datele ads, funcția simulate_beta_posterior() pe care ai văzut-o în video și numpy (ca np) sunt disponibile în spațiul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza bayesiană a datelor în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Generate prior draws
prior_draws = ____(____, ____, 100000)
# Plot the prior
sns.kdeplot(____, shade=True, label="prior")
plt.show()