Байесов статистически извод

Байесовият извод е статистическа рамка, която използва теоремата на Бейс за актуализиране на убежденията относно параметри или хипотези с натрупването на данни. Публикуван посмъртно през 1763 г., трудът на Томас Бейс остава в застой до 20-ти век, когато изчислителните постижения (семплиране на Гибс, Марковски вериги Монте Карло) правят байесовите методи практически приложими. За разлика от честотния извод (който третира параметрите като фиксирани неизвестни), байесовият анализ третира параметрите като случайни величини с вероятностни разпределения, което позволява директни вероятностни твърдения за параметрите, включване на предварителна информация и последователно актуализиране. От съществено значение е в прецизната медицина, адаптивните изпитвания, сложните йерархични модели и всеки контекст, където предварителната информация обогатява извода.