Utama

Menguji kebenaran sebuah pernyataan di era data raksasa

Prinsip #2: Bayesianism

Istilah Bayesianism saya ambil dari Bayesian statistics. Bayes adalah nama belakang seorang ahli statistik Inggris terkemuka, yaitu Thomas Bayes. Statistik Bayesian ini cocok dengan prinsip falsifiability, yaitu jika Anda membuat suatu dugaan, maka carilah dugaan sebaliknya, lalu kita hitung mana peluang yang lebih tinggi di antara keduanya. Dalam Bayesianism, peluang ini kita sebut sebagai posterior probability, yang merupakan penyesuaian dari prior probability yang kita bahas sebelumnya. Penyesuaian peluang atas unsur 2 ini dilakukan dengan memandang unsur 1.

Dalam Bayesianism, Anda perlu dugaan. Dugaan itu harus tersusun sebagai berikut:

  • Dugaan: “Unsur 1 … unsur 2.”
  • Setiap unsur: Ya atau Tidak.
  • Ada 4 kemungkinan:
    • Unsur 1 ya dan unsur 2 ya
    • Unsur 1 ya dan unsur 2 tidak
    • Unsur 1 tidak dan unsur 2 ya
    • Unsur 1 tidak dan unsur 2 tidak

Akan lebih jelas jika sekarang Anda lihat contoh #1 dalam artikel ini.

Dalam Bayesianism, Anda membedakan 4 kemungkinan ini dan menghitung atau memperkirakan posterior probability pada setiap kemungkinan, atau minimal 2 diantaranya yang akan kita bahas dalam prinsip terakhir.

Silakan lanjut ke halaman berikutnya.