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

Bài tập

Mô phỏng posterior beta

Trong vài bài tập tới, bạn sẽ dùng hàm simulate_beta_posterior() mà bạn đã thấy được định nghĩa trong video trước. Ở bài này, bạn sẽ làm quen với cách hàm hoạt động bằng cách tự thực hiện các phép tính mà hàm này thực hiện.

Bạn được cung cấp một danh sách gồm mười lần tung đồng xu, gọi là tosses, trong đó 1 là ngửa (heads), 0 là sấp (tails), và ta định nghĩa ngửa là một "thành công". Để mô phỏng xác suất hậu nghiệm của việc tung ra ngửa, bạn sẽ dùng prior beta. Nhớ rằng nếu prior là \(Beta(a, b)\), thì posterior là \(Beta(x, y)\), với:

\(x = \text{NumberOfHeads} + a\)

\(y = \text{NumberOfTosses} - \text{NumberOfHeads} + b\)

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Đặt cả hai tham số prior, beta_prior_a và beta_prior_b, bằng 1.
    • Tính số lần ra ngửa và gán vào num_successes.
    • Tạo các mẫu posterior theo công thức ở trên và gán kết quả vào posterior_draws.
  • 2
    • Đặt các tham số prior, beta_prior_a và beta_prior_b, lần lượt là 1 và 10.
    • Tính số lần ra ngửa và gán vào num_successes.
    • Tạo các mẫu posterior theo công thức ở trên và gán kết quả vào posterior_draws.