Pada dasarnya untuk Bayes Theorem dan teorema Bayes memiliki aturan setra fungsi yang sama saja karena masih dalam lingkup teori probabilitas dan statistik sehingga untuk membuat perhitungan tentang seberapa jauh derajat kepercayaan subjektif harus berubah secara rasional ketika petunjuk murni muncul, jika kita merujuk ke pada interpretasi frekuensi teorema telah menjelaskan representasi terbalik dari probabilitas dua peristiwa sehingga statistik bayesian memiliki aplikasi dalam sains, hukum, ekonomi dan lain-lain, hal ini dilakukan untuk tujuan kepercayaan pada dinamika inferensi bayesian sehingga memperbaruinya menjadi agar sesuai dengan yang diharapkan. Sebenarnya Kaidah Bayes ini merupakan sebuah teori yang menggambarkan hubungan antara 2 kejadian yang memiliki peluang bersyarat. Teorema ini pertama kali digagas oleh seorang ahli bernama Thomas Bayes pada tahun 1763. Intinya pada teori ini dapat diaplikasikan dalam menghitung peluang (kemungkinan) terjadinya sebuah peristiwa yang didasarkan pada pengaruh yang didapat dari hasil observasi. Theorema ini sering digunakan dalam berbagai hal yang menyangkut probabilitas kejadian seperti Uji penyakit, prakiraan cuaca, mesin jackpot dan peluang-peluang lain dalam kehidupan sehari-hari.
Sejarah awal sistem teorema Bayes berasal dari seorang ahli statistik dari Inggris yang merumuskan persamaan untuk suatu karya (esai pemecahan masalah dalam pengajaran selanjutnya) kemudian naskah tersebut diedit dan dikoreksi oleh Richard Price agar terlihat lebih akurat. terhadap teorema menurut aturan dan regulasi Bayes Price karena kontribusinya yang sangat signifikan sehingga menghasilkan formulasi modern dengan sistem yang berkualitas, sehingga konsep ini termasuk dalam sistem pengembangan probabilitas Bayesian yang diakui sebagai matematikawan karena salah satu konsep dari metode Praktis Teorema Bayer sangat diakui oleh para ilmuwan lain, bahkan penerapan konsep ini akan mendapatkan prediksi yang lebih adil sehingga tidak buta terhadap dunia statistik, seperti statistik reguler atau frequentist, sehingga sampai saat ini masih banyak yang menerapkan metode tersebut. perlu diketahui bahwa teorema ini merupakan dasar dari statistika Bayes yang memiliki penerapan ilmu ekonomi mikro, sains, hukum, dan kedokteran dan yang lebih unik lagi bisa dipergunakan didalam bidang keuangan yang bisa menggambarkan resiko dalam meminjamkan uang dan meramalkan kemungkinan keberhasilan investasi yang akan dilakukan.
Memahami konsep teorema Bayes
Bahkan, teorema Bayes diperkenalkan oleh Thomas Bayes sebagai alat untuk menghubungkan tingkat keyakinan sebelumnya dengan keyakinan baru dengan komentar bahwa setelah proses mengamati bukti berdasarkan probabilitas tertentu, kita perlu melihat lebih dekat. . Kunci tingkat kepercayaan ditulis dalam bentuk probabilitas (P), jadi dari aspek nominal (0).Jika Anda tidak berpikir ini akan terjadi dengan nilai (1), Anda dapat yakin bahwa dalam waktu dekat masa depan akan terjadi. Oleh karena itu teorema Bayer sangat dapat diterapkan dalam kehidupan sehari-hari dalam keadaan yang cukup sederhana, mungkin ada yang sudah familiar dengan konsep klasifikasi spam, yang biasanya didorong oleh penerapan teorema Bayes (Naive Bayer Classifer) yang mengatakan bahwa suatu pemiliknya adalah spam atau Ham berdasarkan fitur tertentu, seperti Anda, tentu akan curiga terhadap email yang tidak benar jika ada kalimat di dalamnya (Viagra), tetapi itu tidak sepenuhnya benar, tetapi di sini kita berbicara tentang peluang dan tingkat kepercayaan. Tidak berhenti sampai di sini, teorema Bayer juga diterapkan dari sisi timur ke sisi barat untuk mengkuantifikasi suatu masalah.
Rumus Teori teorema Bayes
Pada sistem ini dapat dijelaskan terhadap persamaan yang mana estimasi a'posteriori memang melibatkan deduksi teori dari fakta dan pengalaman dari probabilitas sehingga untuk kejadian A dibawah kondisi terjadinya sebuah kejadian B, yang disebut probabilitas bersyarat maka dari itulah dapat dirumuskan dengan konsep sebagai berikut. P (A) - probabilitas kejadian A (perkiraan yang berkaitan dengan alasan atau pengetahuan yang berasal dari deduksi teoritis yang bukan dari pengamatan atau pengalaman); P (B | A) adalah probabilitas (juga bersyarat) yang kita dapatkan dari data awal dan P (B) adalah konstanta normalisasi yang membatasi probabilitas menjadi satu, maka dari itu setiap perusahaan yang beroperasi dalam ekonomi umumnya di bawah kondisi ketidak pastian hal ini merupakan sebagai dari akibatnya, maka perlu untuk meningkatkan akurasi perkiraan ketika membuat keputusan ekonomi, karena hasil keuangan dari kegiatan perusahaan akan bergantung pada hal tersebut, maka dari itu untuk penggunaan teori bayes ini memungkinkan kita kedepannya akan dapat meningkatkan kemungkinan membuat keputusan ekonomi yang sifatnya lebih rasional sehingga tujuannya lebih jelas dengan begitu keuntungan akan lebih mudah diperoleh.
Contoh Teorema Bayes
Disini akan kami coba berikan gambaran tentang Teori tersebut kehidupan nyata, misalkan saja antara gangguan sebuah sinyal 4G di sebuah daerah dari operator seluler dengan Pembangunan BTS (Base Transceiver System) mana yang lebih dahulu terjadi, pastinya sudah tentu jawabnya BTS soalnya agar sinyal tersebut muncul langkah awal harus dibangun dulu baru sistemnya baru ada sinyal sehingga terjadi gangguan, bukan sebaliknya ada muncul sinyal terus gangguan dulu baru BTS dibangun ini jelas salah sekali, Nah dari ini kita dengan menerapkan Teorema Bayes dengan mencari sebab dari suatu akibat permasalahan tersebut.
Maka langkah awal harus ditinjau dulu gangguan sinyal terjadi salah satunya dikarena masalah geografis yaitu salah menepatkan titik BTS. Apabila diketahui bahwa BTS dibangun pada 3 lokasi berbeda yaitu di tengah kota, pegunungan dan tepi pantai sementara hanya ada pada satu kesematan 1 device hanya bisa menangkap 1 sinyal saja dari 1 BTS, maka ketika terjadi ganggungan sinyal kira-kira dari BTS mana yang mengalami kerusakan ? Apakah yang dibangun di pantai ? Di tengah kota ? Atau di pegunungan ? disinilah metode bayes diaplikasikan dengan mengetahuai distribusi prior atau distribusi awal yaitu tentang segala pengetahuan atau informasi awal terhadap suatu kejadian atau parameter yang dimasukkan sebagai variabel dan langkah yang harus ditempuh dengan cara melakukan tindakan dengan cara mengumpulkan data sampel Lakukan observasi setelah itu probabilitas subyektif dan Probabilitas posterior dari sinilah akan mengetahuai hasilnya.
Sebenarnya pada konsep Teorema Bayesini memiliki fungsi untuk mengubah probablitas prior menjadi probablitas posterior. Kesimpulan yang didapat dari sebuah obervasi yang disebut sebagai probablitas prior sifatnya sangat subyektif yaitu tergantung dengan pengetahuan awal yang dimiliki si pengamat. Misalkan saja ada seseorang yang sedang mengamati sebuah kejadian A dan membuat sebuah kesimpulan adanya sebuah probabilitas yang akan muncul maka probabilitas ini sifatnya subyektif atau prior. Kesimpulan ini bisa berubah manakala muncul kejadian B yang mempengaruhi kejadian A sehingga probabilitas yang dihasilkan dari observasi kejadian A akan berubah yang inilah yang disebut sebagai probabilitas posterioir yaitu probalitas bersyarat, hasil A akan berubah manakala ada B yang muncul dan akhirnya mempengaruhi.
Selain itu dapat digunakan sebagai Decision Support System, maksudnya sebuah sistem komputer yang dirancang untuk menghasilkan keputusan manajerial bagi sebuah organisasi atau perusahaan. Dalam hal ini fungsinya bukan untuk mengganti manajer menjadi AI atau kecerdasan buatan melainkan hanya sebagai alat bantu agar ketika muncul masalah bisa secara cepat diselesaikan sehingga waktu rapat menjadi jauh lebih efektif dan efisien dan penilaian yang dibuat dan hasil yang dicapai jauh dari bias kepentingan dan perasaan pribadi. dan juga Reliability karena pada metode probabilitas dapat menghitung kemungkinan berapa lama sebuah sistem bisa berjalan secara optimal dalam jangka waktu tertentu dengan syarat bahwa sepanjang pengoperasian tidak ada perbaikan yang dilakukan atau perawatan yang diperlukan.