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.在单个图中创建并直观地比较 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 中一次性对所有时间戳执行此操作，而无需运行相同的函数（见下文）60 次？
单个案例 t=0 的示例，其中有 430 次成功和 70 次失败
# 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(0.85,431,71))