Измените модель, добавив информативное априорное распределение
Представленный код — это старая модель, которую вы разработали с нуля во второй главе.
Это упражнение является частью курса
Основы байесовского анализа данных в R
Инструкции к упражнению
- Измените модель так, чтобы использовать новое информативное априорное распределение для
proportion_clicks, которое вы только что выбрали:
rbeta(n_draws, shape1 = 5, shape2 = 95)
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
n_draws <- 100000
n_ads_shown <- 100
# Change the prior on proportion_clicks
proportion_clicks <-
runif(n_draws, min = 0.0, max = 0.2)
n_visitors <-
rbinom(n_draws, size = n_ads_shown,
prob = proportion_clicks)
prior <-
data.frame(proportion_clicks, n_visitors)
posterior <-
prior[prior$n_visitors == 13, ]
# This plots the prior and the posterior in the same plot
par(mfcol = c(2, 1))
hist(prior$proportion_clicks,
xlim = c(0, 0.25))
hist(posterior$proportion_clicks,
xlim = c(0, 0.25))