Art dağılımından örneklem simülasyonu
Etkinlik oranı için Beta(5, 2) öncülünü kullanmaya karar verdin. Veriyi modellemek için de binom dağılımını kullanıyorsun (hasta bir kişinin iyileşmesi bir "başarı", hatırladın mı?). Beta dağılımı, binom olabilirlik için eşlenik bir öncül olduğundan, art dağılımını doğrudan simüle edebilirsin!
Biliyorsun ki öncül \(Beta(a, b)\) ise, art dağılım \(Beta(x, y)\) olur ve:
\(x = NumberOfSuccesses + a\),
\(y = NumberOfObservations - NumberOfSuccesses + b\).
Art dağılımını simüle edebilir misin? Toplamda 22 hasta verisine sahipsin ve bunların 19'u iyileşti. numpy ve seaborn senin için sırasıyla np ve sns olarak içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Bayesçi Veri Analizi
Egzersiz talimatları
- Tedavi edilen ve iyileşen hasta sayılarını sırasıyla
num_patients_treatedvenum_patients_cureddeğişkenlerine ata. - Art dağılımdan örneklemek için uygun
numpyfonksiyonunu kullan ve sonucuposterior_drawsdeğişkenine ata. - Uygun
seabornfonksiyonunu kullanarak art dağılımını görselleştir.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Define the number of patients treated and cured
num_patients_treated = ____
num_patients_cured = ____
# Simulate 10000 draws from the posterior distribuition
posterior_draws = ____(____ + ____, ____ - ____ + ____, 10000)
# Plot the posterior distribution
____(____, shade=True)
plt.show()