Tỷ lệ click hậu nghiệm
Sau một giai đoạn thành công tại Bộ Y tế, bạn chuyển sang lĩnh vực marketing. Công ty mới của bạn vừa chạy hai chiến dịch quảng cáo thử nghiệm: một cho giày thể thao và một cho quần áo. Nhiệm vụ của bạn là tìm ra chiến dịch nào hiệu quả hơn dựa trên tỷ lệ nhấp (click-through rate) và nên được triển khai cho tệp khách hàng lớn hơn.
Bạn quyết định chạy thử nghiệm A/B, mô hình hóa dữ liệu bằng phân phối nhị thức (binomial likelihood). Bạn biết rằng tỷ lệ nhấp điển hình của các quảng cáo trước đây gần đây khoảng 15%, với kết quả dao động từ 5% đến 30%. Dựa trên đó, bạn kết luận rằng \(Beta(10, 50)\) sẽ là prior phù hợp cho tỷ lệ nhấp.
Dữ liệu ads, hàm simulate_beta_posterior() mà bạn đã thấy trong video, và numpy (dưới tên np) đều có sẵn trong môi trường làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Bayesian với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Generate prior draws
prior_draws = ____(____, ____, 100000)
# Plot the prior
sns.kdeplot(____, shade=True, label="prior")
plt.show()