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print(observations_A.mean())
print(observations_B.mean())

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결과

0.0506666666667
0.0386666666667

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# pymc 모델 설정. p_A와 p_B는 Uniform 사전확률로 가정한다.
p_A = pm.Uniform(“p_A”, 0, 1)
p_B = pm.Uniform(“p_B”, 0, 1)
 
# deterministic delta 함수 정의. 이것은 미지수이며 관심 사항이다.
@pm.deterministic
def delta(p_A=p_A, p_B=p_B):
    return p_A - p_B
 
# 관측치 설정. 이 경우 관측 데이터셋이 두 개 있다.
obs_A = pm.Bernoulli(“obs_A”, p_A, value=observations_A, observed=True)
obs_B = pm.Bernoulli(“obs_B”, p_B, value=observations_B, observed=True)
 
# 3장에서 설명할 예정
mcmc = pm.MCMC([p_A, p_B, delta, obs_A, obs_B])
mcmc.sample(25000, 5000)

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결과

[—————–100%—————–] 25000 of 25000 complete in 1.7 sec

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