جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني الإحصاءات البيزية؟
إحصائيات Bayesian هي نوع من إحصائيات الاحتمالات الديناميكية التي يشيع استخدامها في عالم اليوم من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تسعى هذه التقنيات إلى تجاوز البرمجة الخطية الخالصة إلى نهج أكثر احتمالية. إحصائيات Bayesian تكمل هذه الفكرة ، لأن النهج الإحصائي Bayesian هو أكثر تطوراً ويعتمد على أساس احتمالي مختلف عن الإحصاءات "المتكررة" التي كانت أكثر أنواع التحليل الإحصائي شيوعًا حتى الآن.
تيكوبيديا تشرح إحصائيات بايزي
تأخذ إحصائيات متكررة ببساطة احتمال حدث معين بناء على مجموعات اختبار معروفة من رقم معين. على النقيض من ذلك ، فإن إحصائيات Bayesian تأخذ الاحتمالات وتسمح لها بالتعبير عن "درجة من الإيمان" بالنتيجة ، وتأسيس التفكير على أساس الفرضيات. كانت إحصائيات بايز رائدة في السبعينيات من القرن الماضي بواسطة توماس بايز ، الذي ابتكر نظرية بايز التي وضعت هذه الأفكار موضع التنفيذ.
هناك طريقة أخرى للتفكير في إحصائيات Bayesian وهي أنها تستخدم "الاحتمالات الشرطية" - فهي تأخذ في الاعتبار عوامل متعددة. فكر في إلقاء العملات المعدنية ، حيث يمكن للمرء إجراء عدد كبير من الاختبارات لتحديد أن النموذج الإحصائي المتكرر سوف يقترب من 50 في المائة في كل مرة. ومع ذلك ، فإن إحصائيات Bayesian قد تأخذ عوامل مشروطة وتطبقها على تلك الإحصاءات الإحصائية المتكررة. ماذا لو أخذنا في الاعتبار ما إذا كانت السماء تمطر أم لا عند تحديد نتائج عملة إرم؟ هل يمكن أن يؤثر ذلك على النتائج من حيث النتائج الإحصائية؟
وكقاعدة عامة ، فإن العوامل البيئية مثل ذلك لن تغير من نتائج رمي العملة المعدنية - ولكن في عالم الأعمال ، حيث تؤثر العديد من العوامل الشرطية على بعضها البعض ، يمكن أن تكون إحصائيات بايز جزءًا قويًا في الحصول على رؤى من البيانات. هذا هو السبب في أن إحصائيات بايزي شائعة الاستخدام في تقنيات المؤسسات.
