Coba jelasin Faktor Likelihood: Pecahan dari Inferensi Bayes dalam bahasa sunda dong

mangrupa faktor skala, probabilitas observasi hasil tina hipotesa dibagi ku probabilitas hipotesa observasi nu mangrupa kajadian independen dina hipotesa. Hasil ukuran ieu ngakibatkeun yén hipotesa ayana dina probabilitas nu dijieun tina observasi. ku lantaran kitu hasil observasi bakal jadi teu sahadé lamun hipotesa bener, sarta faktor skala bakal jadi gedé.

Perkalian faktor skala ieu ku probabilitas observasi nu bener bakal ngahasilkeun probabilitas hipotesa nu bener oge, saperti nu dibérékeun ku observasi.

Pagawéan konci dina nyieun kaputusan tangtuna ngararancang prior probabiliti dina observasi jeung hipotesa. Lamun prior probabiliti nembongkeun nilai objektif, maka bisa digunakeun keur nangtukeun ukuran objektif hipotesa probabiliti. Tapi, taya jalan nu jelas keur nangtukeun objektif probabiliti. Hal anu teu mungkin keur migawe pamarekandina nangtukeun hiji probabilitas bis nangtukeun sakabéh hipotesa nu mungkin.

Alternatifna, jeung sering dipaké, probabiliti dicokot salaku tingkat kapercayaan subjektif ti bagian partisipan. Téori saterusna nangtukeun ukuran rasio kepercayaan tina observasi nu dijadikeun subjek kapercayaan dina hipotesa. Tapi hasil dina kasus ieu masih kénéh nyesakeun subjektif dina posterior probabiliti. Sabab kitu téorema bisa digunakeun keur ngarasionalkeun kapercayaan dina sababaraha hipotesa, tapi nolak objektifitas. Sababaraha skema teu bisa dipaké, contona, sifat objektif dina nangtukeun konflik paradigma sain.

Dina loba kasus, akibat kajadian bisa disimpulkeun dina rasio likelihood, nu digambarkeun dina the law of likelihood. Hal ieu bisa dikombinasikeun jeung prior probability keur ngagambarkeun tingkat kapercayaan asli sarta kajadian pangtukangna nu dicokot dina perhitungan. saméméh kaputusan dijieun, loss function ogé diperlukeun keur nimbangkeun gambaran akibat tina kasalahan nangtukeun kaputusan.