До ґраткової апроксимації
Вітаємо! Вас щойно найняли аналітиком даних у Міністерство охорони здоров'я вашої країни. Уряд розглядає можливість закупівлі нового препарату проти смертельного та заразного вірусу. Втім, є сумніви щодо того, наскільки ефективним є цей препарат проти вірусу. Ваше завдання — оцінити показник ефективності препарату, тобто відсоток пацієнтів, вилікуваних завдяки ньому.
Швидко організували експеримент, у межах якого 10 хворих пацієнтів отримали лікування препаратом. Коли буде відомо, скільки з них одужали, ви зможете використати біноміальний розподіл, де вилікуваний пацієнт — це «успіх», а показник ефективності — це «ймовірність успіху». Поки ви чекаєте на результати експерименту, вирішуєте підготувати ґратку параметрів.
numpy і pandas вже імпортовано для вас як np і pd відповідно.
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівський аналіз даних у Python
Інструкції до вправи
- Використавши
np.arange(), створіть масив усіх можливих кількостей вилікуваних пацієнтів (від 0 до 10) і присвойте його доnum_patients_cured. - Використавши
np.arange(), створіть масив усіх можливих значень показника ефективності (від 0 до 1 з кроком 0,01) і присвойте його доefficacy_rate. - Об'єднайте
num_patients_curedіefficacy_rateу DataFrame під назвоюdf, перелічивши всі можливі комбінації цих двох. - Присвойте
["num_patients_cured", "efficacy_rate"]до стовпцівdfі виведіть його на друк.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create cured patients array from 1 to 10
num_patients_cured = ____
# Create efficacy rate array from 0 to 1 by 0.01
efficacy_rate = ____
# Combine the two arrays in one DataFrame
df = ____([(x, y) for x in ____ for y in ____])
# Name the columns
df.columns = ____
# Print df
print(df)