你持續進行評估新藥療效的任務，但由於你手上的樣本很小，你知道估計中存在相當大的不確定性。幸運的是，幾個鄰近國家做了更大規模的實驗，並且剛發表了結果。你可以把這些結果當作先驗資訊來進行分析！
在通讀所有論文後，你的結論是：大多數報告的療效率落在 70% 到 90% 之間。也有少數結果低於 50%，但不多。
以下哪一個分佈最能夠捕捉這些先驗資訊？
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踏出進入貝氏世界的第一步。 在本章中，你將認識機率與統計分配的基礎概念，以及貝氏方法的基石——知名的貝氏定理（Bayes' Theorem）。 最後，你會建立第一個貝氏模型，從隨機擲幣的結果中做出推論。
現在該掀開貝氏方法的引擎蓋了。 你將學會如何把貝氏定理應用到藥效資料，使用格點近似法來估計機率分配的參數，並在有新資料進來時更新這些估計。 接著，你會學到如何把先驗知識納入模型，最後練習一項關鍵能力：把結果清楚地向非技術背景的受眾報告。
當前練習
把你新學到的貝氏資料分析技巧用來解決真實的商業問題。 你將使用線上行銷銷售資料，進行 A/B 測試、決策分析，以及以線性迴歸模型進行預測。
在最後一章，你將善用強大的 PyMC3 套件，輕鬆擬合貝氏迴歸模型、對模型收斂進行合理性檢查、在競爭模型間做選擇，並為新資料產生預測。 作為收尾，你會把所學應用到一個貝氏資料分析個案研究上，找出酪梨的最佳價格。 祝你順利！
