1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Баєсівський аналіз даних у Python
Connected

Вправа

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.

Інструкції

100 XP
  • Використавши np.arange(), створіть масив усіх можливих кількостей вилікуваних пацієнтів (від 0 до 10) і присвойте його до num_patients_cured.
  • Використавши np.arange(), створіть масив усіх можливих значень показника ефективності (від 0 до 1 з кроком 0,01) і присвойте його до efficacy_rate.
  • Об'єднайте num_patients_cured і efficacy_rate у DataFrame під назвою df, перелічивши всі можливі комбінації цих двох.
  • Присвойте ["num_patients_cured", "efficacy_rate"] до стовпців df і виведіть його на друк.