2.1.3 모델에 관측 포함하기

이 시점에서, 겉으로는 그렇게 보이지 않았을지 모르지만, 우리의 사전확률을 상세하게 서술해왔다. 예를 들어 그림 2-1에 나타낸 것처럼 “λ₁에 대한 나의 사전확률분포는 어떻게 생겼는가?”라는 질문을 하고, 답할 수 있다.

 

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%matplotlib inline
from IPython.core.pylabtools import figsize
from matplotlib import pyplot as plt
figsize(12.5, 4)
plt.rcParams[‘savefig.dpi’] = 300
plt.rcParams[‘figure.dpi’] = 300
samples = [lambda_1.random() for i in range(20000)]
plt.hist(samples, bins=70, normed=True, histtype=“stepfilled”)
plt.title(”$\lambda_1$에 대한 사전확률분포”)
plt.xlabel(“값”)
plt.ylabel(“밀도”)
plt.xlim(0, 8);

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▲ 그림 2-1 λ₁에 대한 사전확률분포