利用先验进行更新
我们观察到在 20 次抛掷中有 14 次为正面，且事先认为硬币是公平的概率为 80%，偏向于 75% 正面的概率为 20%。
您将用模拟来解决这个问题：从一个包含 10,000 枚硬币的"桶"开始，其中 8,000 枚是公平硬币，2,000 枚是有偏硬币，并各自抛掷 20 次。
本练习是课程的一部分
R 中的概率基础
练习说明
- 分别模拟 8,000 组"公平硬币抛 20 次"和 2,000 组"有偏硬币抛 20 次"，分别保存为
fair_flips和biased_flips。 - 分别统计每种硬币中恰好出现 14 次正面的情况数，分别保存为
fair_14和biased_14。 - 计算在所有出现 14 次正面的硬币中，公平硬币所占的比例。这就是对"硬币为公平"的后验概率的估计。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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