{"text": "### Human: Berikan contoh konsep untuk konteks.. ### Assistant: Bayesian inference adalah metode statistik yang digunakan untuk memperbarui probabilitas hipotesis berdasarkan data atau bukti baru. Berikut adalah contoh untuk mengilustrasikan konsep: Misalkan Anda mencoba untuk mendiagnosis apakah seorang pasien memiliki penyakit tertentu atau tidak. Anda tahu bahwa 1% dari populasi memiliki penyakit ini, jadi probabilitas sebelumnya dari setiap pasien memiliki penyakit ini adalah 0,01. Ini dikenal sebagai probabilitas sebelumnya. Sekarang, Anda memberikan tes yang akurat 95% dalam mendeteksi penyakit, yang berarti bahwa 95% dari waktu itu akan dengan benar menunjukkan apakah pasien memiliki penyakit atau tidak. Tes kembali positif, yang menunjukkan bahwa pasien memiliki penyakit. Namun, ini tidak berarti bahwa ada 95% kemungkinan pasien benar-benar memiliki penyakit. Untuk mengetahui kemungkinan yang sebenarnya, Anda harus menggunakan Bayesian inference. Berdasarkan hasil tes dan akurasi tes Bayesian, Anda dapat menggunakan Bayesian test untuk memperbarui probabilitas sebelumnya dan menghitung. Dalam kasus ini, hanya 16% probabilitas yang diberikan pada tes yang baru dan memungkinkan Anda untuk memperbarui hasil tes yang sebenarnya berdasarkan pada bukti yang diberikan, dan hanya 16% probabilitas yang diberikan pada tes Bayesian yang berarti bahwa pasien memiliki penyakit atau tidak."}