1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích dữ liệu Bayesian với Python
Connected

Bài tập

Tiến tới xấp xỉ lưới (grid approximation)

Chúc mừng! Bạn vừa được tuyển làm nhà phân tích dữ liệu tại Bộ Y tế của chính phủ. Nội các đang cân nhắc mua một loại thuốc hoàn toàn mới chống lại một loại virus chết người và dễ lây lan. Tuy nhiên, vẫn còn hoài nghi về mức độ hiệu quả của loại thuốc này đối với virus. Nhiệm vụ của bạn là ước tính tỷ lệ hiệu lực của thuốc, tức phần trăm bệnh nhân được chữa khỏi nhờ thuốc.

Một thí nghiệm đã được thiết kế nhanh chóng, trong đó 10 bệnh nhân mắc bệnh được điều trị bằng thuốc. Khi biết có bao nhiêu người trong số họ được chữa khỏi, bạn có thể dùng phân phối nhị thức, với bệnh nhân được chữa khỏi là một "thành công" và tỷ lệ hiệu lực là "xác suất thành công". Trong lúc chờ kết quả thí nghiệm, bạn quyết định chuẩn bị lưới tham số.

numpy và pandas đã được nhập sẵn lần lượt là np và pd.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng np.arange() để tạo một mảng chứa tất cả số lượng bệnh nhân có thể được chữa khỏi (từ 0 đến 10) và gán cho num_patients_cured.
  • Dùng np.arange() để tạo một mảng chứa tất cả các giá trị có thể có của tỷ lệ hiệu lực (từ 0 đến 1, bước 0,01) và gán cho efficacy_rate.
  • Kết hợp num_patients_cured và efficacy_rate vào một DataFrame tên df, liệt kê tất cả các tổ hợp có thể của hai đại lượng này.
  • Gán ["num_patients_cured", "efficacy_rate"] cho các cột của df và in ra.