Tartalomjegyzék:
Meghatározás - Mit jelent a bayes-i statisztika?
A Bayes-statisztika egy olyan típusú dinamikus valószínűségi statisztika, amelyet általában használnak a mai mesterséges intelligencia és a gépi tanulás világában. Ezek a technológiák arra törekednek, hogy túlmenjenek a tiszta lineáris programozáson, egy valószínűbb valósághoz. A bayes-i statisztika kiegészíti ezt az elképzelést, mivel a bayes-i statisztikai megközelítés kifinomultabb és más valószínűségi alapon alapszik, mint a „gyakori” statisztika, amely a mai napig a leggyakoribb statisztikai elemzés.
A Techopedia magyarázza a Bayes-statisztikákat
A gyakori statisztikák egyszerűen az adott esemény valószínűségét veszik figyelembe egy adott szám ismert tesztkészletei alapján. Ezzel szemben a bayes-i statisztikák valószínűséget vesznek fel, és lehetővé teszik számukra az eredmény „hitet” kifejezését, és hipotéziseken alapuló érvelés kialakítását. A Bayes-statisztikát először az 1770-es években kezdték úttörni Thomas Bayes, aki elkészítette a Bayes-tételt, amely ezeket az ötleteket megvalósítja.
A bayes-i statisztikákra való gondolkodás másik módja az, hogy „feltételes valószínűségeket” használ - több tényezőt is figyelembe vesz. Gondolj az érme dobására, ahol nagyszámú tesztet lehet elvégezni annak meghatározására, hogy a gyakori statisztikai modell minden alkalommal közel 50 százalék lesz. A bayes-i statisztikák azonban feltételezhetõ tényezõket vehetnek igénybe, és alkalmazhatják azokat az eredeti gyakori statisztikákra. Mi lenne, ha figyelembe vesszük, hogy esik-e az érme dobás eredményének meghatározásakor? Lehetséges, hogy befolyásolják az eredményeket a statisztikai eredmények szempontjából?
Általános szabály, hogy az ilyen környezeti tényezők nem változtatnák meg az érme dobás eredményét - de az üzleti világban, ahol oly sok feltételes tényező befolyásolja egymást, a bayes-i statisztikák nagy szerepet játszhatnak a betekintésből az adatokból. Ez az oka annak, hogy a bayes-i statisztikákat olyan gyakran használják a vállalati technológiákban.
