Байесовский вывод

Байесовский вывод — это статистическая парадигма, в которой вероятность представляет степень убежденности, а не долгосрочные частоты. Он кодирует априорные знания о параметрах в априорном распределении, комбинирует этот априорный закон с правдоподобием наблюдаемых данных с помощью теоремы Байеса и дает апостериорное распределение, которое количественно определяет обновленную неопределенность. Основополагающая теорема была опубликована посмертно Томасом Байесом в 1763 году и впоследствии систематизирована Пьером-Симоном Лапласом в его работе «Аналитическая теория вероятностей» (1812 г.).