Perbedaan Bayesian dan Frekuentis

Dalam paradigma frekuentis, sampel random dari observasi memiliki distribusi tertentu dengan parameter yang tidak diketahui. Parameter tersebut diasumsikan tidak diketahui dan konstan.Sedangkan dalam paradigma bayesian, distribusi probabilita sampel random x memiliki parameter yang random dengan distribusi tertentu.

Menurut Bayesian Frekuentis
Parameter Random Variabel Tidak diketahui dan Konstan
Estimasi Titik Mean, Modus atau median posterior Estimator dari data berdasarkan MLE atau Moment
Estimasi Interval – Credible Interval, Interval dari distribusi posterior

– Post Data

– Interval Konfidensi, berisi parameter yang tidak diketahui berdasarkan sampel berulang
Uji Hipotesis Probabilita posterior dari hipotesis Melihat statistik uji dan daerah kritis
Model linier –  Asumsi error tidak hanya normal

–  Mengakomodasi bentuk mixture regresi

Asumsi error adalah normal

Tulisan lengkapnya silahkan didownload di sini

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *