Tung càng nhiều, học càng nhiều
Hãy tưởng tượng bạn là một nhà thống kê theo trường phái tần suất (chỉ trong một ngày), và bạn được giao nhiệm vụ ước lượng xác suất tung ra mặt sấp với một đồng xu (có thể bị lệch), nhưng lại không được quan sát bất kỳ lần tung nào. Bạn sẽ nói gì? Không thể, vì không có dữ liệu! Sau đó, bạn được phép tung đồng xu một lần. Kết quả là ngửa. Bây giờ bạn nói gì? Nếu tất cả dữ liệu chỉ có vậy, bạn sẽ nói xác suất mặt sấp là 0%.
Có lẽ bạn cũng cảm thấy những câu trả lời này không hợp lý lắm. Vậy đâu là cách tốt hơn? Một người theo trường phái Bayes sẽ nói gì? Cùng khám phá nhé! numpy và seaborn đã được nhập sẵn cho bạn với tên lần lượt là np và sns.
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.
# Estimate and plot heads probability based on no data
heads_prob_nodata = ____
____(____, shade=True, label="no data")
plt.show()