Sejak beberapa abad yang lalu para ilmuwan dan akademisi dari berbagai Universitas di berbagai penjuru dunia telah mengenal metodologi Bayes Estimation. Thomas Bayes memperkenalkan Theorema Bayes pada sekitar tahun 1770 dan topik tersebut dipelajari di berbagai universitas terkemuka dunia hingga saat ini. Untuk membuat perhitungan perkiraan terhadap suatu kejadian tidak harus dilakukan dengan mengetahui parameter yang diperlukan terlebih dahulu. Untuk memperkirakan parameter yang tidak diketahui dapat dilakukan dengan memperhitungkan data tentang kejadian yang telah terjadi sebelumnya. Pada saat itu Thomas Bayes ingin membuat perkiraan tentang kemungkinan terjadinya hujan pada saat cuaca berawan. Bayes Estimator digunakan untuk menghitung perkiraan tentang kejadian mendatang berdasarkan kejadian yang telah terjadi di sebelumnya. Tanpa mengetahui perkiraan tentang situasi mendatang akan memperbesar kemungkinan terjadinya hal-hal yang dapat menghambat aktivitas. Dengan mengetahui perkiraan tentang situasi mendatang akan menjadikan Anda lebih siap menghadapi situasi tersebut. Bayes Estimator menggunakan data terdahulu untuk membuat perkiraan parameter yang tidak diketahui, sehingga perbedaan antara hasil analisis dan nilai sebenarnya dapat di minimal-kan.
Kemungkinan kejadian mendatang yang belum terjadi dapat diperhitungkan dengan mempertimbangkan data kejadian yang telah terjadi sebelumnya. Tujuan Bayesian Estimation adalah untuk memperoleh informasi baru sekaligus menentukan berbagai kemungkinan posterior berdasarkan probabilitas sebelumnya. Berbagai perangkat lunak komputer telah diciptakan dan dikembangkan oleh para ahli untuk mempermudah melakukan Bayes Estimation. Secara umum teknik-teknik Bayesian belum dapat dimanfaatkan untuk melakukan inferensi ketika dihadapkan dengan permasalahan dunia nyata. Sebagian besar permasalahan tersebut dapat selesai dengan adanya Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Metode untuk menggambarkan Analisis Bayes Estimation dapat dikelompokkan menjadi tiga, yaitu Bayesian Classification modeling, Bayesian Dependency modeling dan Bayesian Unsupervised Model-based Visualization. Dengan Bayes Estimation seorang ilmuwan dapat melakukan perhitungan analisis kemungkinan sekaligus membuat suatu kesimpulan untuk menyelesaikan permasalahan dunia nyata yang dihadapi.
Para ilmuwan menemukan banyak sekali metodologi ilmiah untuk melakukan analisis, menghitung perkiraan dan membuat suatu kesimpulan untuk suatu tujuan tertentu. Bayesian Estimation merupakan sebuah metodologi untuk melakukan perhitungan nilai-nilai berurutan dari sebuah parameter vektor ‘x’ yang ditentukan oleh vektor pengamatan ‘z’. Untuk mempelajari-nya dapat dilakukan dengan menyalin berkas instalasi perangkat lunak yang dibutuhkan dari website penyedia perangkat lunak tersebut, melakukan instalasi perangkat lunak pada komputer, kemudian setelah proses instalasi selesai Anda dapat menjalankan perangkat lunak tersebut dengan leluasa. Perangkat lunak tersebut dapat dijalankan pada komputer dengan sistem operasi Windows, Macintosh dan Linux. Perangkat Lunak yang umum digunakan untuk mempelajari Bayesian Estimation adalah Matlab, SPSS, Rstudio dan Octave. Semua perangkat lunak tersebut dapat diperoleh dari masing-masing website atau dengan mencarinya melalui mesin telusur atau search engine seperti Google, Yahoo dan Bing.
Kualitas perangkat lunak yang digunakan sebagai alat bantu memengaruhi hasil analisis yang dilakukan, sehingga pemilihan perangkat lunak yang tepat perlu menjadi pertimbangan utama. Beberapa faktor yang perlu menjadi pertimbangan adalah aspek kemudahan penggunaan, kelengkapan fungsi dan kemudahan untuk mendapatkan perangkat lunak tersebut. Pengguna perangkat lunak dapat memilih perangkat lunak open source atau perangkat lunak berbayar agar hasil akhir yang diperoleh dapat maksimal. Hasil analisis yang dilakukan dengan perangkat lunak berbayar belum tentu lebih baik dari hasil perangkat lunak open source, begitu juga sebaliknya hasil analisis perangkat lunak open source tidak selalu lebih baik daripada hasil perangkat lunak berbayar. Banyak sekali tutorial dan panduan untuk menggunakan perangkat lunak tersebut yang dapat diperoleh dari Internet dalam bentuk artikel atau bahkan ebook. Setelah melakukan instalasi perangkat lunak yang dibutuhkan, Anda dapat mencari materi tutorial atau panduan untuk melakukan analisis dengan perangkat lunak tersebut dari Internet.
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) adalah sebuah metode untuk membangkitkan variabel acak yang didasarkan pada rantai markov sehingga diperoleh sebuah barisan sampel acak yang saling korelasi dan bergantung pada nilai sebelumnya. Algoritma Monte Carlo adalah metode numerik yang digunakan untuk menemukan solusi problem matematis yang susah dipecahkan dengan metode umum seperti kalkulus integral atau metode numerik lainnya. Metode MCMC secara luas dianggap sebagai perkembangan yang paling penting dalam komputerisasi statistik sepanjang sejarah. MCMC memungkinkan ahli statistik untuk mengupas beberapa model dasar probabilitas termasuk yang tidak dianggap pada beberapa tahun yang lalu. Markov Chain Monte Carlo memberikan solusi secara tidak langsung pada permasalahan yang didasarkan pada pengamatan dengan membuat sebuah rantai Markov Ergodik. MCMC dapat membantu menyelesaikan permasalahan yang sering muncul di berbagai macam aplikasi sains contohnya pada bidang ilmu statistik, komputer sains, dan fisika statistik.
Pemodelan Gaussian tradisional tidak tepat digunakan pada situasi ketika gagasan tersembunyi tidak dapat digambarkan melalui variabel tetap, faktor-faktor yang memengaruhi tidak mencerminkan variabel tetap dan persebaran variabel tersembunyi tidak normal. Teknik statistik Frequentistic Parametric dirancang pada kondisi ketika penunjuk atau indikator tersebar secara normal dengan memiliki dependensi linear. Berbagai metode Bayesian yang ada tidak memerlukan parameter sekaligus masukan dari pengguna, sehingga metode tersebut sangat tepat digunakan ketika parameter penelitian masih belum jelas. Metode tersebut diharapkan dapat memberikan hasil yang kuat melalui data diskrit yang mengandung atribut nominal dan ordinat. Bayesian Classification modeling, Bayesian Dependency modeling dan Bayesian Unsupervised Model-based Visualization merupakan tiga jenis Bayes Estimation yang diharapkan mampu memenuhi kebutuhan analisis tersebut. Metode Bayes Estimation memiliki ciri-ciri tidak memiliki batasan ukuran sampel minimum, mampu menganalisis dependensi linear dan non-linear, tidak memiliki model normal dengan multi variabel dan memungkinkan untuk membuat perkiraan berdasarkan hasil analisis.
Bayes Estimation dapat dipelajari dengan bantuan perangkat lunak komputer yang tersedia di Internet. Perangkat lunak-perangkat lunak yang ada dapat digunakan untuk melakukan analisis, menghitung perkiraan dan membuat suatu kesimpulan berdasarkan data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Bayes Estimation merupakan sebuah metodologi untuk melakukan analisis dan perhitungan untuk membuat suatu kesimpulan yang telah ada sejak beberapa abad yang lalu. Perangkat lunak untuk mempelajari Bayes Estimation dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu berbayar dan gratis. Contoh perangkat lunak berbayar adalah SPSS dan MATLAB, sedangkan contoh perangkat lunak gratis adalah Octave dan Rstudio. Rstudio merupakan perangkat lunak open source yang paling populer digunakan untuk melakukan analisis Bayes Estimation. Perangkat lunak tersebut dapat diperoleh dari website https://www.rstudio.com. Sedangkan MATLAB merupakan perangkat lunak berbayar yang paling populer untuk digunakan sebagai alat bantu melakukan analisis Bayes Estimation.