问题描述
我的数据表有 60 条记录* 3 个字段，其中：
每条记录代表一个时间戳（t=1 到 t=60）
对于每个时间戳，我们有 2 个字段——基于大约 500 圈的成功和失败计数。
例如，
对于t = 1，有430次成功和70次失败
对于 t = 2，有 410 次成功和 80 次失败，依此类推。
我的目标是：
1.创建并直观地比较单个图中 60 个时间戳的密度函数。
2.计算每个t的真实成功率>=0.85的概率。
如何在 R 中一次性为所有时间戳执行此操作，而不必运行相同的函数（见下文）60 次？
具有 430 次成功和 70 次失败的单个案例 t=0 的示例
# Plot of β density for t=0
v1<- seq(0,1,by=0.01)
beta_t1<- dbeta(v1,431,71)
plot(v1,beta_t1,type = "l")
# Probability of true success rate to be 85% or higher when t=0
1-(pbeta(0.85,71))
解决方法
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