Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr Bayesian Statistics?
Bayesiansk statistikk er en type dynamisk sannsynlighetsstatistikk som ofte brukes i dagens verden av kunstig intelligens og maskinlæring. Disse teknologiene søker å gå utover ren lineær programmering til en mer sannsynlig tilnærming. Bayesiansk statistikk utfyller denne ideen, fordi en Bayesiansk statistisk tilnærming er mer sofistikert og basert på et annet sannsynlighetsgrunnlag enn “frekvististisk” statistikk som har vært den vanligste typen statistisk analyse gjort hittil.
Techopedia forklarer Bayesian Statistics
Frekvensstatistikk tar ganske enkelt sannsynligheten for en gitt hendelse basert på kjente testsett med et spesifikt nummer. Derimot tar Bayesiansk statistikk sannsynlighet og lar den uttrykke en "grad av tro" på et resultat, og etablere resonnement basert på hypoteser. Bayesiansk statistikk ble først pioner på 1770-tallet av Thomas Bayes, som opprettet Bayes-teoremet som setter disse ideene i verk.
En annen måte å tenke på Bayesiansk statistikk er at den bruker “betingede sannsynligheter” - det tar flere faktorer med i betraktningen. Tenk på myntkastet, der man kan kjøre et stort antall tester for å fastslå at den frekventistiske statistiske modellen kommer til å være nær 50 prosent hver gang. Bayesiansk statistikk kan imidlertid ta betingede faktorer og anvende dem på den opprinnelige frekvenstatistikken. Hva om man vurderte om det regnet eller ikke når man identifiserte resultatet av myntkastet? Kan det påvirke resultatene når det gjelder statistiske resultater?
Som regel vil miljøfaktorer som dette ikke endre resultatet av myntkastet - men i næringslivet, der så mange betingede faktorer påvirker hverandre, kan Bayesiansk statistikk være en kraftig del av å få innsikt i data. Det er grunnen til at Bayesiansk statistikk brukes så ofte i bedrifts-teknologier.
