Сеточная аппроксимация без априорных знаний
По результатам эксперимента, из 10 больных пациентов, которых лечили препаратом, 9 выздоровели. Что можно сказать об эффективности препарата на основе такой небольшой выборки? Предположим, что у вас нет никаких предварительных знаний о том, насколько хорош этот препарат.
В рабочей области доступен DataFrame df со всеми возможными комбинациями числа вылеченных пациентов и показателя эффективности, который вы создали в предыдущем упражнении.
uniform и binom уже импортированы из scipy.stats. Также импортированы pandas и seaborn как pd и sns соответственно.
Это упражнение является частью курса
Байесовский анализ данных на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate the prior efficacy rate and the likelihood
df["prior"] = ____(____)
df["likelihood"] = ____(____, 10, ____)