الاحصاء البايزي او نظرية بايز
المستشار الاحصائي:احمد الجسار | AHMED JAMAL AL-JASSAR
29/12/2022 القراءات: 1276
سميت على اسم توماس بايز ، الإحصائي الإنجليزي الذي عاش خلال المدة من (1701-1761 م). حيث قام بصياغة حالة خاصة للنظرية الشهيرة التي تحمل اسمه ، نظرية بايز ، والتي ، على الرغم من عدم نشرها خلال حياته ، ولم نكن لنعرفها لولا ان احد زملائه نشرها بعد وفاته وهو ريتشارد برايس.
الاستدلال البايزي هو طريقة استدلال إحصائي تستخدم نظرية بايز لإنشاء نموذج إحصائي وإجراء استدلال إحصائي على معلمات العينات أو المجموعات الإحصائية.
تعد اهمية طرق الاستدلال البايزية مفيدة جداً وبشكل خاص في الاقتصاد القياسي والبحوث الطبية الحيوية. تتضمن هذه التقنيات لتقدير المعلمات وإنشاء فترات زمنية موثوقة. سمحت هذه التقنيات للباحثين بإجراء أبحاث أكثر دقة من الناحية الإحصائية.
لقد قاموا أيضًا بتحسين دقة ودقة التقديرات من مجموعات البيانات الكبيرة. يتمتع الباحثون الآن بالقدرة على إجراء الدراسات بدقة أكبر بكثير مما كان ممكنًا في السابق. كانت الدقة المتزايدة مفيدة بشكل خاص للدراسات التي تقيم تأثير التدخلات السياسية واسعة النطاق مثل إدخال التغطية الصحية الشاملة أو تطعيم الأطفال ضد أمراض الطفولة الشائعة.
تم استخدام الاستدلال البايزي أيضًا على نطاق واسع في العلوم الاجتماعية حيث يحتاج الباحثون إلى حساب وجود معتقدات سابقة في تحليلاتهم. قدمت النظرية أيضًا إطارًا لتطوير مناهج أكثر مرونة لتحليل بيانات السلاسل الزمنية بالإضافة إلى توصيف العلاقات غير الخطية بين المتغيرات. يمكن أيضًا استخدام طرق بايز لتقييم تعقيد النموذج عن طريق حساب معيار معلومات Akaike (AIC) أو معيار Schwarz (SC). يمكن استخدام هذه المعايير لتحديد النموذج الذي يوفر أفضل تقريب للبيانات مع تقليل عدم اليقين في النموذج.
تعتبر طرق بايز مفيدة بشكل خاص عندما تكون البيانات المرصودة غير كافية أو غير مناسبة للاستخدام في تقدير النموذج أو عندما يلزم دمج الهياكل المعقدة في النموذج.
احصاء بيز الاحصاء البايزي احتمالات بيز
يجب تسجيل الدخول للمشاركة في اثراء الموضوع