Veriye koşullama (yeniden)
Metin reklamlarını test ettiğin zombi site örneğini canlandıralım. Metin reklamının 100 gösteriminden, 100 kişiden 6'sı tıkladı ve siteni ziyaret etti.
Sağda, son egzersizde geliştirdiğin koda yakın bir sürüm var. pars şu anda proportion_clicks ve n_visitors'ın tüm kombinasyonları üzerindeki ortak dağılımı temsil ediyor.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri
Egzersiz talimatları
- Veriye koşullandır ve
parsiçinde sadecen_visitors == 6olan satırları tut. pars$probabilitydeğerlerini yine normalize et; toplamının1.0olduğundan emin ol.- Art dağılımı
pars$probability'yi, x eksenindepars$proportion_clicksve y eksenindepars$probabilityolacak şekildeplot(x = , y = , type = "h")ile çiz.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
n_ads_shown <- 100
proportion_clicks <- seq(0, 1, by = 0.01)
n_visitors <- seq(0, 100, by = 1)
pars <- expand.grid(proportion_clicks = proportion_clicks,
n_visitors = n_visitors)
pars$prior <- dunif(pars$proportion_clicks, min = 0, max = 0.2)
pars$likelihood <- dbinom(pars$n_visitors,
size = n_ads_shown, prob = pars$proportion_clicks)
pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
# Condition on the data
pars <- ___
# Normalize again
pars$probability <- ___
# Plot the posterior pars$probability
plot(___)