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Inferência Bayesiana

1812
  • Pierre-Simon Laplace
Estudioso do século 19 calculando a inferência bayesiana em uma mesa de madeira com pergaminho.

(Imagem gerada apenas para fins ilustrativos)

A inferência bayesiana é uma abordagem estatística. método onde o teorema de Bayes é usado para atualizar a probabilidade de uma hipótese à medida que mais evidências ou informações se tornam disponíveis. É um princípio central da estatística Bayesiana. A ideia central é expressa como: a probabilidade posterior é proporcional ao produto da probabilidade a priori e da verossimilhança, [latex]p(theta|D) propto p(D|theta)p(theta)[/latex], onde [latex]theta[/latex] é o parâmetro e D são os dados.

A inferência bayesiana trata os parâmetros do modelo como variáveis aleatórias sobre as quais podemos ter crenças. O processo começa com uma distribuição de probabilidade ‘prévia’, [latex]p(\theta)[/latex], que engloba nosso conhecimento ou incerteza sobre um parâmetro [latex]\theta[/latex] antes de observarmos quaisquer dados. Quando os dados [latex]D[/latex] são coletados, é calculada a probabilidade de sua ocorrência dado o parâmetro, conhecida como ‘probabilidade’ [latex]p(D|\theta)[/latex]. Em seguida, o teorema de Bayes combina a prévia e a probabilidade para produzir a distribuição ’posterior‘, [latex]p(\theta|D)[/latex]. Essa distribuição posterior representa nosso conhecimento atualizado sobre o parâmetro após a contabilização dos dados.

This approach fundamentally differs from frequentist inference, which assumes parameters are fixed, unknown constants and calculates the probability of data given these parameters. Bayesian inference, in contrast, provides a probability distribution for the parameters themselves, which allows for direct probabilistic statements about them, such as ‘there is a 95% probability that the parameter lies in this range.’ This interpretability is a key advantage. The main historical challenge was computational; calculating the posterior often requires solving complex integrals, a problem largely overcome in the late 20th century with the advent of powerful computers and algorithms like MCMC.

UNESCO Nomenclature: 1208
Estatísticas

Tipo

Sistema abstrato

Interrupção

Fundamentais

Uso

Uso generalizado

Precursores

  • Teorema de Bayes
  • Teoria da probabilidade
  • Desenvolvimento da teoria da verossimilhança por R.A. Fisher

Aplicações

  • Estimação de parâmetros em modelos científicos
  • A/B testing in web development and marketing
  • Reconstrução de árvores filogenéticas em biologia
  • Quantificação da incerteza em sistemas complexos
  • Image reconstruction and signal processing
  • Inteligência artificial e sistemas especialistas

Patentes:

NA

Ideias de Inovação Potencial

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Relacionado a: inferência Bayesiana, distribuição posterior, distribuição a priori, função de verossimilhança, modelagem estatística, estimação de parâmetros, incerteza, evidência, atualização de crenças, MCMC.

Contexto histórico

Inferência Bayesiana

1758
1777
1799
1812
1822
1827
1829
1750
1763-12-23
1780
1805
1822
1822
1828
1848

(Caso a data seja desconhecida ou irrelevante, por exemplo, "mecânica dos fluidos", é fornecida uma estimativa aproximada de seu surgimento notável)

Princípios relacionados à invenção, inovação e tecnologia

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