Байєсівський статистичний висновок

Байєсівський висновок — це статистична структура, яка використовує теорему Байєса для оновлення переконань щодо параметрів або гіпотез у міру накопичення даних. Опублікована посмертно у 1763 році, робота Томаса Байєса залишалася невизнаною до ХХ століття, коли обчислювальні досягнення (семплінг Гіббса, Марковські Монте-Карло ланцюги) зробили байєсівські методи практичними. На відміну від частотного висновку (який розглядає параметри як фіксовані невідомі), байєсівський аналіз розглядає параметри як випадкові змінні з імовірнісними розподілами, що дозволяє робити прямі ймовірнісні твердження про параметри, включати попередні знання та послідовно оновлювати інформацію. Це має вирішальне значення в прецизійній медицині, адаптивних дослідженнях, складних ієрархічних моделях та будь-якому контексті, де попередня інформація збагачує висновок.