Tính toán hiệu hậu nghiệm
Các proportion_clicks hậu nghiệm cho quảng cáo video và quảng cáo văn bản đã được gộp vào một data frame posterior. Lý do dùng [1:4000] là vì các proportion_clicks này không nhất thiết có cùng độ dài, trong khi khi đưa vào một data frame thì chúng cần có cùng độ dài.
Giờ là lúc bạn tính phân phối xác suất hậu nghiệm cho phần chênh lệch tỷ lệ nhấp giữa quảng cáo video và quảng cáo văn bản.
Bài tập này là một phần của khóa học
Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
posterior <- data.frame(
video_prop = posterior_video$proportion_clicks[1:4000],
text_prop = posterior_text$proportion_click[1:4000])
# Calculate the posterior difference: video_prop - text_prop
# Visualize prop_diff