后验点击率
在卫生部门度过了一个成功的职业阶段后，您转到了市场营销岗位。您的新公司刚刚开展了两个广告试点活动：一个推广运动鞋，一个推广服饰。您的任务是根据点击率来判断哪个更有效，并决定哪个应该推广到更大的受众。
您决定进行 A/B 测试，并用二项分布似然来建模数据。您发现该公司以往广告的典型点击率近期大约为 15%，结果在 5% 到 30% 之间波动。基于此，您认为以 \(Beta(10, 50)\) 作为点击率的先验是合理的。
工作区中已经提供了 ads 数据、您在视频中见过的 simulate_beta_posterior() 函数，以及 numpy（缩写为 np）。
本练习是课程的一部分
Python 中的贝叶斯数据分析
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Generate prior draws
prior_draws = ____(____, ____, 100000)
# Plot the prior
sns.kdeplot(____, shade=True, label="prior")
plt.show()