Bayesci Çıkarım
Bayesian İnference
Tanım
Önsel bilgileri yeni elde edilen ampirik verilerle birleştirerek, Bayes teoremine dayanıp bir hipotezin ya da parametrenin olasılık dağılımını güncelleyen istatistiksel çıkarım yöntemi.
Örnek Vaka / Uygulama
Klinik bir tanı testinin değerlendirilmesinde; bir hastalığın toplumdaki genel görülme sıklığı 'önsel olasılık' olarak alınır. Hasta pozitif test sonucu aldığında, testin duyarlılık ve özgüllük oranları 'olabilirlik' olarak hesaba katılarak hastanın gerçekten o hastalığa sahip olma olasılığı güncellenir ve 'sonçul olasılık' hesaplanır.
Derin Analiz
Bayesci çıkarım, epistemolojik belirsizliği olasılıksal bir çerçevede ele alan matematiksel ve bilişsel bir modellemedir. Geleneksel sıkçacı (frequentist) yaklaşımdan farklı olarak parametreleri sabit ve bilinmez değil, aksine sürekli güncellenen rastgele değişkenler olarak kabul eder. Süreç, analistin elindeki mevcut literatür, uzman görüşü veya geçmiş verilere dayanarak oluşturduğu 'önsel dağılım' (prior distribution) ile başlar. Yeni veriler toplandıkça 'olabilirlik fonksiyonu' (likelihood) hesaplanır ve bu iki unsur Bayes teoremi aracılığıyla çarpılarak 'sonçul dağılım' (posterior distribution) elde edilir. Kognitif bilimlerde ve yapay zekada insan beyninin algısal karar alma mekanizmalarını (öngörücü kodlama ve tahmin yürütme) simüle etmek için temel bir hesaplamalı araç olarak kullanılır.
Etimoloji
Thomas Bayes (18. yüzyıl İngiliz matematikçi ve presbiteryen rahip) soyadından türetilmiş sıfat formlu 'Bayesian' ve Latince 'inferre' [sonuç çıkarmak, getirmek] kökünden gelen 'inference' kelimesinin birleşimi.
Karıştırmayın
Sıkçacı çıkarımı (Frequentist inference); sıkçacı yaklaşım olasılığı uzun vadeli frekanslar olarak tanımlarken ve önsel bilgileri reddederken, Bayesci çıkarım olasılığı öznel veya inanç derecesi olarak ele alır ve önsel bilgileri modele entegre eder.