Обусловливание на данных (снова)

Вернёмся к примеру с сайтом о зомби, где вы тестировали текстовые объявления. Из 100 показов текстового объявления 6 пользователей из 100 перешли на сайт по ссылке.

Справа приведён код, разработанный в предыдущем упражнении. pars — это совместное распределение по всем комбинациям proportion_clicks и n_visitors.

Это упражнение является частью курса

Основы байесовского анализа данных в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Обусловьте распределение на данных и оставьте в pars только те строки, где n_visitors == 6.
Нормализуйте pars$probability повторно, чтобы сумма значений равнялась 1.0.
Постройте график апостериорного распределения pars$probability с помощью plot(x = , y = , type = "h"), указав pars$proportion_clicks по оси X и pars$probability по оси Y.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

n_ads_shown <- 100
proportion_clicks <- seq(0, 1, by = 0.01)
n_visitors <- seq(0, 100, by = 1)
pars <- expand.grid(proportion_clicks = proportion_clicks,
                    n_visitors = n_visitors)
pars$prior <- dunif(pars$proportion_clicks, min = 0, max = 0.2)
pars$likelihood <- dbinom(pars$n_visitors, 
    size = n_ads_shown, prob = pars$proportion_clicks)
pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
# Condition on the data 
pars <- ___
# Normalize again
pars$probability <- ___
# Plot the posterior pars$probability
plot(___)

Редактировать и запускать код