Apa itu Kemungkinan Posterior?
Probabilitas posterior, dalam statistik Bayesian, adalah probabilitas yang direvisi atau diperbarui dari suatu peristiwa yang terjadi setelah mempertimbangkan informasi baru. Probabilitas posterior dihitung dengan memperbarui probabilitas sebelumnya menggunakan teorema Bayes. Dalam istilah statistik, probabilitas posterior adalah probabilitas peristiwa A terjadi mengingat peristiwa B telah terjadi.
Pengambilan Kunci
- Probabilitas posterior, dalam statistik Bayesian, adalah probabilitas yang direvisi atau diperbarui dari suatu peristiwa yang terjadi setelah mempertimbangkan informasi baru. Probabilitas posterior dihitung dengan memperbarui probabilitas sebelumnya menggunakan teorema Bayes. Dalam istilah statistik, probabilitas posterior adalah probabilitas peristiwa A terjadi mengingat peristiwa B telah terjadi.
Formula Teorema Bayes
Rumus untuk menghitung probabilitas posterior A terjadi mengingat B terjadi:
P (A∣B) = P (B) P (A∩B) = P (B) P (A) × P (B∣A) di mana: A, B = peristiwa (B) = lebih besar dari nolP (B∣A) = probabilitas B terjadi mengingat A adalah trueP (B) dan P (B) = probabilitas A terjadi dan B terjadi secara independen satu sama lain
Probabilitas posterior dengan demikian adalah distribusi yang dihasilkan, P (A | B).
Apa yang Diceritakan oleh Sebuah Kemungkinan Belakang
Teorema Bayes dapat digunakan dalam banyak aplikasi, seperti kedokteran, keuangan, dan ekonomi. Di bidang keuangan, teorema Bayes dapat digunakan untuk memperbarui keyakinan sebelumnya begitu informasi baru diperoleh. Probabilitas sebelumnya mewakili apa yang semula diyakini sebelum bukti baru diperkenalkan, dan probabilitas posterior memperhitungkan informasi baru ini.
Distribusi probabilitas posterior harus menjadi refleksi yang lebih baik dari kebenaran yang mendasari proses pembuatan data daripada probabilitas sebelumnya karena posterior menyertakan lebih banyak informasi. Probabilitas posterior selanjutnya dapat menjadi prioritas untuk probabilitas posterior baru yang diperbarui ketika informasi baru muncul dan dimasukkan ke dalam analisis.
Contoh Kemungkinan Posterior
Sebagai contoh sederhana untuk membayangkan probabilitas posterior, anggaplah ada tiga hektar tanah dengan label A, B dan C. Satu hektar memiliki cadangan minyak di bawah permukaannya, sedangkan dua lainnya tidak. Probabilitas minyak sebelumnya dalam acre C adalah sepertiga atau 33%. Tes pengeboran dilakukan pada acre B, dan hasilnya menunjukkan bahwa tidak ada minyak di lokasi. Dengan acre B dihilangkan, probabilitas posterior minyak C acre menjadi 0, 5, atau 50%.
