Language
Country/Area
No result found
ari Biologi ke Ilmu Data: Bagaimana ABC Mengubah Permainan Inferensi Statisti
Dengan pesatnya kemajuan ilmu data, metode statistik tradisional menghadapi semakin banyak tantangan. Semua ini telah berubah berkat metode yang disebut Approximate Bayesian Computation (ABC). ABC menyediakan cara berpikir baru yang tidak hanya memungkinkan model kompleks untuk melakukan inferensi statistik, tetapi juga meningkatkan fleksibilitas dan akurasi penelitian.
Approximate Bayesian computing adalah metode komputasi yang dibangun di atas statistik Bayesian yang bertujuan untuk memperkirakan distribusi posterior parameter model.
Dalam inferensi model tradisional, fungsi kemungkinan sangat penting karena secara langsung menyatakan probabilitas pengamatan data di bawah model statistik tertentu. Namun, untuk beberapa model kompleks, seringkali sangat sulit untuk mendapatkan ekspresi analitis untuk fungsi kemungkinan. Oleh karena itu, metode tradisional jatuh ke dalam dilema "biaya komputasi yang terlalu tinggi". Metode ABC tidak memerlukan evaluasi eksplisit dari fungsi kemungkinan, yang memungkinkannya untuk memperluas cakupan penerapan inferensi statistik dan fokus pada fleksibilitas pemodelan.
Akar dari metode ABC dapat ditelusuri kembali ke tahun 1980-an. Saat itu, sarjana Donald Rubin pertama kali memperkenalkan konsep bahwa mekanisme pengambilan sampel yang dikonseptualisasikan ini dapat memperoleh sampel dari distribusi posterior. Meskipun ide awalnya tidak lebih dari sekadar eksperimen pemikiran konseptual, hal itu membuka jalan bagi pendekatan ABC di kemudian hari. Dengan pengembangan metode ABC yang mendalam, semakin banyak sarjana mulai menerapkannya pada analisis berbagai masalah kompleks dalam ilmu biologi, terutama di bidang genetika populasi, ekologi, dan epidemiologi.
Apa yang disebut perhitungan Bayesian perkiraan sebenarnya dapat dipahami sebagai versi Bayesian dari inferensi tidak langsung.
Dalam metode ABC, peneliti menggunakan simulasi alih-alih menghitung fungsi kemungkinan. Proses ini melibatkan penggambaran titik parameter dari distribusi sebelumnya dan kemudian menghasilkan data di bawah model yang ditentukan. Jika data yang dihasilkan terlalu berbeda dari data yang diamati, titik parameter dibuang. Pendekatan ini menumbangkan proses inferensi tradisional dan menyediakan kemungkinan baru untuk banyak model yang kompleks.
Algoritma ABC yang umum adalah algoritma penolakan ABC, yang ide intinya adalah menerima atau menolak parameter sampel berdasarkan jarak antara data yang disimulasikan dan data yang diamati. Algoritma ini sangat cocok untuk skenario data berdimensi tinggi, karena menghitung fungsi kemungkinan data berdimensi tinggi secara langsung sering kali memerlukan komputasi yang mahal. ABC mengurangi tantangan ini sampai batas tertentu dengan memperkenalkan statistik ringkasan, yang membuat proses inferensi lebih efisien.
Statistik ringkasan yang informatif tetapi berpotensi tidak memadai sering digunakan dalam penerapan metode ABC.
Misalnya, dalam biologi, Model Markov Tersembunyi (HMM) banyak digunakan untuk menggambarkan perilaku dinamis dalam sistem biologis. Misalnya, ketika mempelajari peran faktor transkripsi Sonic hedgehog (Shh) pada Drosophila, metode ABC dapat secara akurat memperkirakan parameter yang memengaruhi transisi keadaan. Hal ini tidak hanya meningkatkan keakuratan penelitian, tetapi juga memperluas pemahaman kita tentang cara kerja sistem biologis.
Secara umum, pentingnya komputasi Bayesian perkiraan sebagai alat inferensi statistik tidak dapat diabaikan. Dengan pesatnya perkembangan ilmu data, kita harus berpikir: Apakah analisis data di masa mendatang akan lebih bergantung pada metode inovatif ini untuk memecahkan masalah kompleks saat ini dan di masa mendatang?
