Bayeslähestymistapa

Bayeslähestymistapa viittaa joukkoon tilastollisia menetelmiä, jotka perustuvat Bayesin teoreemaan. Tämä teoreema kuvaa, miten todennäköisyyttä sille, että jokin hypoteesi on tosi, tulisi päivittää uuden todistusaineiston perusteella. Lähestymistavan keskeinen ajatus on, että jokaisella hypoteesilla on ennakkotodennäköisyys, joka edustaa uskomusta hypoteesin totuudellisuudesta ennen minkään uuden datan tarkastelua. Kun uutta dataa tulee, ennakkotodennäköisyyttä päivitetään Bayesin teoreeman avulla, jolloin saadaan jälkitodennäköisyys. Tämä jälkitodennäköisyys heijastaa yhdistettyä informaatiota alkuperäisestä uskosta ja uudesta todistusaineistosta. Bayeslähestymistapaa käytetään laajasti monilla aloilla, kuten koneoppimisessa, lääketieteellisessä diagnostiikassa, rahoituksessa ja tieteellisessä tutkimuksessa. Se mahdollistaa epävarmuuden kvantifioinnin ja mallien jatkuvan parantamisen datan karttuessa. Tärkeitä käsitteitä lähestymistavassa ovat ennakkotodennäköisyysjakauma, uskottavuusfunktio ja jälkitodennäköisyysjakauma.