Bayesowska inferencja statystyczna

Bayesowska inferencja to ramy statystyczne wykorzystujące twierdzenie Bayesa do aktualizacji przekonań na temat parametrów lub hipotez w miarę gromadzenia danych. Opublikowana pośmiertnie w 1763 roku praca Thomasa Bayesa pozostawała nieznana aż do XX wieku, kiedy to postępy obliczeniowe (próbkowanie Gibbsa, metody Monte Carlo łańcuchów Markowa) uczyniły metody bayesowskie praktycznymi. W przeciwieństwie do inferencji częstościowej (która traktuje parametry jako stałe nieznane), analiza bayesowska traktuje parametry jako zmienne losowe z rozkładami prawdopodobieństwa, umożliwiając bezpośrednie stwierdzenia prawdopodobieństwa dotyczące parametrów, włączenie wiedzy a priori oraz sekwencyjną aktualizację. Niezbędna w medycynie precyzyjnej, badaniach adaptacyjnych, złożonych modelach hierarchicznych i każdym kontekście, gdzie informacja a priori wzbogaca inferencję.