Statistika Bayes: Perbedaan antara revisi

Konten dihapus Konten ditambahkan
Tidak ada ringkasan suntingan
Tag: Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler
Fazily (bicara | kontrib)
k Suntingan 114.79.20.116 (bicara) dibatalkan ke versi terakhir oleh AABot
Tag: Pengembalian Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler Suntingan seluler lanjutan
 
Baris 1:
'''Statistika Bayes''' adalah sebuah teori di bidang [[statistika]] yang didasarkan pada [[Probabilitas Bayes|interpretasi Bayes tentang probabilitas]] dimana [[Peluang (matematika)|probabilitas]] mengekspresikan tingkat kepercayaan pada suatu [[Kejadian (teori probabilitas)|peristiwa]]. Tingkat kepercayaan dapat didasarkan pada pengetahuan sebelumnya tentang peristiwa tersebut seperti hasil percobaan sebelumnya, atau didasarkan pada keyakinan pribadi tentang peristiwa tersebut. Hal ini berbeda dari sejumlah [[Interpretasi probabilitas|interpretasi probabilitas lainnya]], seperti [[interpretasi frekuensis]] yang memandang probabilitas sebagai [[Batas urutan|batas]] frekuensi relatif dari suatu peristiwa setelah melakukan percobaan dalam jumlah yang besar.<ref name="bda">{{Cite book|title=Bayesian Data Analysis, Third Edition|publisher=Chapman and Hall/CRC|year=2013|isbn=978-1-4398-4095-5|last=Gelman|first=Andrew|author-link=Andrew Gelman|last2=Carlin|first2=John B.|last3=Stern|first3=Hal S.|last4=Dunson|first4=David B.|last5=Vehtari|first5=Aki|last6=Rubin|first6=Donald B.|author-link6=Donald Rubin}}</ref>
{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}{{KPC}}
 
Metode statistika Bayes menggunakan [[teorema Bayes]] untuk menghitung dan memperbarui probabilitas setelah mendapatkan data baru. Teorema Bayes menggambarkan [[probabilitas bersyarat]] pada suatu peristiwa berdasarkan data serta informasi atau keyakinan sebelumnya tentang peristiwa, atau kondisi yang terkait dengan peristiwa tersebut. Misalnya saja dalam [[Analisa Bayes|inferensi Bayes]], teorema Bayes dapat digunakan untuk memperkirakan parameter [[Sebaran probabilitas|distribusi probabilitas]] atau [[model statistikal]]. Karena statistika Bayes memperlakukan probabilitas sebagai tingkat kepercayaan, teorema Bayes dapat secara langsung menetapkan distribusi probabilitas yang mengkuantifikasi keyakinan pada suatu parameter atau serangkaian parameter.<ref name="bda" />
 
Statistika Bayes dinamai dari [[Thomas Bayes]], yang merumuskan sebuah kasus spesifik teorema Bayes dalam [[An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances|makalahnya yang diterbitkan pada tahun 1763]]. Dari beberapa makalahnya sejak dari penghujung tahun 1700-an hingga awal tahun 1800-an, [[Pierre-Simon de Laplace|Pierre-Simon Laplace]] mengembangkan interpretasi Bayes tentang probabilitas lebih jauh lagi. Laplace menggunakan metode yang sekarang akan dianggap sebagai metode Bayes untuk menyelesaikan sejumlah masalah statistika. Banyak metode Bayes dikembangkan oleh penulis lainnya di kemudian hari, tetapi istilah tersebut jarang digunakan untuk menggambarkan metode seperti demikian sampai pada tahun 1950-an. Sepanjang abad ke-20, metode Bayes tidak disukai oleh banyak ahli statistika karena pertimbangan filosofis dan praktis. Itu karena banyak dari metode-metode Bayes yang membutuhkan banyak perhitungan untuk diselesaikan, sehingga sebagian besar metode yang banyak digunakan selama abad ini didasarkan pada interpretasi frekuensis. Namun, dengan munculnya komputer yang kuat dan [[algoritme]] baru seperti [[Markov chain Monte Carlo]], penggunaan metode Bayes dalam statistika mengalami peningkatan di abad ke-21.<ref name="bda" /><ref>{{cite journal|last1=Fienberg|first1=Stephen E.|date=2006|title=When Did Bayesian Inference Become "Bayesian"?|url=https://projecteuclid.org/euclid.ba/1340371071|journal=Bayesian Analysis|volume=1|issue=1|pp=1–40}}</ref>
 
== Lihat pula ==