Posterior tıklama oranları
Sağlık Bakanlığı'ndaki başarılı bir kariyer bölümünden sonra pazarlamaya geçiyorsun. Yeni şirketin iki pilot reklam kampanyası yürüttü: biri spor ayakkabılar için, diğeri kıyafetler için. Görevin, tıklama oranıyla ölçülen hangisinin daha etkili olduğunu bulmak ve hangisinin daha geniş bir kitleye yayılması gerektiğine karar vermek.
A/B testi yapmaya karar veriyorsun ve verileri binom olasılık modeliyle modelliyorsun. Önceki reklamlarda tipik tıklama oranının son zamanlarda yaklaşık %15 olduğunu, sonuçların %5 ile %30 arasında değiştiğini öğrendin. Buna dayanarak, tıklama oranı için \(Beta(10, 50)\)'ın iyi bir öncül (prior) olacağı sonucuna varıyorsun.
Çalışma alanında ads verisi, videoda gördüğün simulate_beta_posterior() fonksiyonu ve numpy (np olarak) mevcut.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Bayesçi Veri Analizi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Generate prior draws
prior_draws = ____(____, ____, 100000)
# Plot the prior
sns.kdeplot(____, shade=True, label="prior")
plt.show()