Probabilitygebaseerde

Probabilitygebaseerde is een bijvoeglijk naamwoord dat in het Nederlands wordt gebruikt om systemen, modellen en benaderingen te beschrijven die vertrouwen op kansrekening en het expliciet modelleren van onzekerheid. Het begrip wordt breed toegepast in statistiek, kunstmatige intelligentie, financiën en engineering, en verwijst naar het vermogen om uit gegevens probabilistische inferenties te trekken in plaats van louter deterministische uitspraken te doen.

Veel voorkomende probabilitygebaseerde technieken zijn onder meer Bayesiaanse inference, probabilistische grafische modellen (zoals bayesiaanse netwerken en Markov-netwerken), probabilistische programmering en Monte Carlo-simulaties. Deze benaderingen modelleren onzekerheid in de data en in de gebruikte modellen en stellen onderzoekers in staat om voorspellingen en beslissingen te onderbouwen met kansmetingen en verdelingen, in plaats van enkel puntenschattingen.

Toepassingen variëren van medische diagnostiek en prognose tot weersvoorspelling, financieel risicomanagement en kwaliteitscontrole. Voordelen zijn onder meer expliciete representatie van onzekerheid, mogelijkheid tot updating van aannames via nieuwe data (Bayesiaanse bijstelling), en de interpretabele probabilistische uitgangspunten. Nadelen zijn onder meer de behoefte aan aannames over verdelingen en afhankelijkheden, mogelijke misspecification en rekenkundige kosten bij complexe modellen.

Hoewel de term vooral in Nederlandse contexten voorkomt, is de Engelse tegenhanger probabilistic of probability-based, en in veel vakgebieden worden verwante termen zoals probabilistische modellering en onzekerheidsanalyse gebruikt. Probabilitygebaseerde benaderingen vormen een cruciaal alternatief voor deterministische analyse wanneer onzekerheid een centrale rol speelt.