A หรือ B แล้วเราแน่ใจแค่ไหน?
คุณเพิ่งค้นพบว่าโฆษณาเสื้อผ้ามีแนวโน้มที่จะมีอัตราการคลิกสูงกว่าโฆษณารองเท้าผ้าใบ แต่ความน่าจะเป็นที่แน่ชัดของเรื่องนี้คือเท่าไร? ในการหาคำตอบ จะต้องคำนวณความแตกต่างของ posterior ระหว่างอัตราการคลิกของเสื้อผ้าและรองเท้าผ้าใบ จากนั้นคำนวณช่วงความเชื่อมั่น (credible interval) ของความแตกต่างนี้เพื่อวัดความไม่แน่นอนในการประมาณค่า และสุดท้ายคำนวณเปอร์เซ็นต์ของกรณีที่ความแตกต่างนี้เป็นบวก ซึ่งหมายความว่าอัตราการคลิกของเสื้อผ้าสูงกว่า มาเริ่มกันเลย!
arviz, seaborn และ matplotlib.pyplot ได้ถูก import ให้แล้วในชื่อ az, sns และ plt ตามลำดับ นอกจากนี้ clothes_posterior และ sneakers_posterior ที่คำนวณไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้าก็พร้อมใช้งานใน workspace ของคุณแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียนด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Calculate posterior difference and plot it
diff = ____
sns.kdeplot(diff, shade=True, label="diff")
plt.show()