ПочатиПочніть безкоштовно

Змініть модель, щоб використати інформативний апріорний розподіл

Показаний код — це стара модель, яку ви розробили з нуля в розділі 2.

Ця вправа є частиною курсу

Основи байєсівського аналізу даних у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Змініть цю модель, щоб використати новий інформативний апріорний розподіл для proportion_clicks, який ви щойно обрали:
rbeta(n_draws, shape1 = 5, shape2 = 95)

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

n_draws <- 100000
n_ads_shown <- 100

# Change the prior on proportion_clicks
proportion_clicks <- 
  runif(n_draws, min = 0.0, max = 0.2)
n_visitors <- 
  rbinom(n_draws, size = n_ads_shown, 
         prob = proportion_clicks)
prior <- 
  data.frame(proportion_clicks, n_visitors)
posterior <- 
  prior[prior$n_visitors == 13, ]

# This plots the prior and the posterior in the same plot
par(mfcol = c(2, 1))
hist(prior$proportion_clicks, 
     xlim = c(0, 0.25))
hist(posterior$proportion_clicks, 
     xlim = c(0, 0.25))
Редагувати та запускати код