เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ยิ่งโยนมาก ยิ่งเรียนรู้มาก

ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักสถิติแนว Frequentist (แค่วันเดียว) และได้รับมอบหมายให้ประมาณค่าความน่าจะเป็นที่เหรียญจะออกหัว โดยใช้เหรียญที่อาจมีความลำเอียง แต่ยังไม่ได้โยนเลยแม้แต่ครั้งเดียว จะตอบว่าอย่างไร? เป็นไปไม่ได้ เพราะไม่มีข้อมูลเลย! จากนั้น ได้รับอนุญาตให้โยนเหรียญหนึ่งครั้ง แล้วได้ก้อย จะตอบว่าอะไร? ถ้านี่คือข้อมูลทั้งหมดที่มี คำตอบก็คือความน่าจะเป็นที่จะออกหัวเท่ากับ 0%

รู้สึกได้ไหมว่าคำตอบเหล่านี้ไม่ใช่คำตอบที่ดีที่สุด? แล้วอะไรจะดีกว่า? นักสถิติแนว Bayesian จะตอบว่าอะไร? มาหาคำตอบกัน! ได้นำเข้า numpy และ seaborn ให้แล้วในชื่อ np และ sns ตามลำดับ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียนด้วย Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Estimate and plot heads probability based on no data
heads_prob_nodata = ____
____(____, shade=True, label="no data")
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด