Чим більше підкидань, тим більше дізнаєтесь
Уявімо, що ви частотник (лише на один день), і вам доручили оцінити ймовірність випадання орла для (можливо, зміщеної) монети, але без жодного спостереження підкидань. Що б ви сказали? Це неможливо, немає даних! Потім вам дозволяють підкинути монету один раз. Випадає решка. Що ви скажете тепер? Якщо це всі ваші дані, ви б сказали, що ймовірність орла дорівнює 0%.
Ймовірно, ви відчуваєте, що такі відповіді не найкращі. Але як краще? Що б сказав баєсіанець? З'ясуймо! numpy та seaborn вже імпортовано для вас як np і sns відповідно.
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівський аналіз даних у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Estimate and plot heads probability based on no data
heads_prob_nodata = ____
____(____, shade=True, label="no data")
plt.show()