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

Вправа

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.

Інструкції 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Обчисліть рівномірний prior для efficacy_rate за допомогою uniform.pdf() і додайте його як новий стовпець до df.
  • Обчисліть біноміальну likelihood за допомогою binom.pmf(), передавши кількість «успіхів», загальну кількість спостережень і «ймовірність успіху», та додайте результат як новий стовпець до df.