Pendahuluan • Dalam pendekatan Bayesian, parameter dipandang sebagai variable random atau besaran yang variasinya digambarkan dengan distribusi peluang (disebut distribusi prior). • Distribusi prior adalah distribusi subyektif berdasarkan pada keyakinan seseorang dan dirumuskan sebelum data sampel diambil. • Kemudian, sampel diambil dari populasi berindeks parameter tersebut dan distribusi prior disesuaikan dengan informasi sampel ini. Prior yang telah disesuaikan disebut distribusi posterior. Dkl, distribusi sampel yang digabung dengan distribusi prior akan menghasilkan suatu distribusi yaitu distribusi posterior. • Distribusi posterior menyatakan derajat keyakinan seseorang mengenai suatu parameter setelah sampel diamati. • Jadi, penyesuaian atau penggabungan distribusi sampel dan distribusi prior sehingga dapat diperoleh distribusi posteriornya dilakukan menggunakan teorema Bayes, inilah alasan dinamakan statistika Bayesian.
