使用先驗更新
你觀察到 20 次擲硬幣中有 14 次是正面，並且一開始假設硬幣是公平的機率為 80%，而偏向 75% 正面的機率為 20%。
你將用模擬來解這個案例：先建立一個包含 10,000 枚硬幣的「桶子」，其中 8,000 枚是公平的，2,000 枚是偏向的，接著各自擲 20 次。
本練習屬於課程
R 的機率基礎
練習說明
- 模擬擲公平硬幣 20 次的 8,000 次試驗，以及擲偏向硬幣 20 次的 2,000 次試驗。分別儲存為
fair_flips與biased_flips。 - 分別找出每種硬幣產生 14 次正面的案例數，分別儲存為
fair_14與biased_14。 - 找出在所有產生 14 次正面的硬幣中，屬於公平硬幣的比例：這是硬幣為公平的事後機率估計值。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Simulate 8000 cases of flipping a fair coin, and 2000 of a biased coin
fair_flips <-
biased_flips <-
# Find the number of cases from each coin that resulted in 14/20
fair_14 <-
biased_14 <-
# Use these to estimate the posterior probability