Грид-апроксимація без попередніх знань
За результатами експерименту: з 10 хворих пацієнтів, яких лікували препаратом, 9 одужали. Що можна сказати про ефективність препарату, спираючись на таку малу вибірку? Припустімо, що у вас немає жодних попередніх знань про те, наскільки хороший цей препарат.
У робочому середовищі доступний датафрейм df з усіма можливими комбінаціями кількості пацієнтів, які одужали, та рівня ефективності, який ви створили в попередній вправі.
uniform і binom уже імпортовано для вас із scipy.stats. Також pandas і seaborn імпортовано як pd і sns відповідно.
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівський аналіз даних у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate the prior efficacy rate and the likelihood
df["prior"] = ____(____)
df["likelihood"] = ____(____, 10, ____)