ベイズ推論

ベイズ推論は、確率が長期的な頻度ではなく、信念の度合いを表す統計的パラダイムである。これは、パラメータに関する事前知識を事前分布にエンコードし、その事前分布をベイズの定理を介して観測データの尤度と組み合わせ、更新された不確実性を定量化する事後分布を生成する。基礎となる定理は、1763年にトーマス・ベイズによって死後に出版され、その後1812年の『確率の解析理論』でピエール＝シモン・ラプラスによって体系化された。