Inferensi Bayesian adalah metode dalam statistika Bayesian yang digunakan untuk memperkirakan parameter atau hipotesis berdasarkan data dan informasi sebelumnya. Dalam pendekatan ini, probabilitas digunakan untuk menyatakan keyakinan terhadap nilai parameter, sehingga hasil inferensi bersifat subjektif dan dapat diperbarui seiring waktu. Inferensi Bayesian sangat populer karena kemampuannya untuk menggabungkan berbagai sumber informasi dalam analisis statistik.
Proses Inferensi
Proses inferensi Bayesian dimulai dengan menetapkan distribusi prior yang merepresentasikan keyakinan awal. Setelah data baru diperoleh, distribusi prior diperbarui menggunakan teorema Bayes sehingga menghasilkan distribusi posterior. Distribusi posterior ini kemudian digunakan untuk membuat prediksi atau memilih model.
Keunggulan Inferensi Bayesian
Salah satu keunggulan utama inferensi Bayesian adalah fleksibilitasnya dalam memperhitungkan ketidakpastian dan informasi baru. Metode ini juga memungkinkan penggunaan simulasi Monte Carlo seperti Markov Chain Monte Carlo untuk memperkirakan distribusi posterior secara numerik.
Aplikasi Inferensi Bayesian
Inferensi Bayesian digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti machine learning, biostatistika, dan ekonomi. Misalnya, dalam analisis data genomik, metode ini memungkinkan peneliti memperbarui pemahaman tentang distribusi gen pada populasi berdasarkan hasil eksperimen terbaru.