İçindekiler:
Tanımı - Bayes İstatistikleri ne anlama geliyor?
Bayesci istatistikler günümüz yapay zeka ve makine öğrenimi dünyasında yaygın olarak kullanılan bir tür dinamik olasılık istatistikidir. Bu teknolojiler saf doğrusal programlamanın ötesine geçerek daha olasılıklı bir yaklaşıma yöneliyor. Bayes istatistikleri bu fikri tamamlamaktadır, çünkü Bayes istatistik yaklaşımı daha karmaşıktır ve bugüne kadar yapılan en yaygın istatistiksel analiz türü olan “frekansçı” istatistiklerden daha farklı bir olasılık temeline dayanmaktadır.
Techopedia Bayesci İstatistikleri Açıklıyor
Sıklık istatistikleri, belirli bir olayın bilinen test setlerine dayanarak belirli bir olayın olasılığını alır. Aksine, Bayesci istatistik olasılık alır ve sonuçta bir “inanç derecesi” ifade etmesine ve hipotezlere dayalı muhakeme oluşturmasına izin verir. Bayesci istatistiklere ilk olarak 1770'lerde bu fikirlerin işe yaramasını sağlayan Bayes teoremini yaratan Thomas Bayes öncülük etti.
Bayesci istatistikleri düşünmenin bir başka yolu da “koşullu olasılıklar” kullanmasıdır - birçok faktörü hesaba katar. Sık sık istatistiksel modelin her seferinde yüzde 50'ye yakın olacağını belirlemek için çok sayıda test yapabileceğiniz madeni parayı düşünün. Bununla birlikte, Bayes istatistikleri koşullu faktörler alabilir ve bunları orijinal frekansçı istatistiğe uygulayabilir. Ya madalyonun sonucunu belirlerken yağmur yağıp yağmadığını hesaba katarsa ne olur? İstatistiksel sonuçlar açısından sonuçları etkileyebilir mi?
Kural olarak, bu gibi çevresel faktörler madalyonun sonucunu değiştirmez - ancak birçok koşullu faktörün birbirini etkilediği iş dünyasında, Bayesci istatistikler verilerden içgörü elde etmenin güçlü bir parçası olabilir. Bayesian istatistiklerinin kurumsal teknolojilerde bu kadar yaygın kullanılmasının nedeni budur.
