Байесовская статистика, с другой стороны, связана с тем, как вероятности отражают неопределенность полученной нами информации. С точки зрения Байеса, если вероятность выпадения орла при подбрасывании монетки равна 0,5, это означает, что мы в равной степени не уверены в том, получим мы орла или решку. Для таких проблем, как подбрасывание монеток, и частотный, и байесовский подходы кажутся разумными, но при выражении уверенности в том, что ваш кандидат победит на следующих выборах, байесовская интерпретация имеет гораздо больший смысл. В конце концов, выборы всего одни, поэтому говорить о том, как часто будет побеждать этот кандидат, не имеет смысла.
Наши представления о мире исходно основаны на имеющемся опыте X. Полученные данные D либо согласуются с опытом, P (D | X) = очень высокая, либо оказываются неожиданными, P (D | X) = очень низкая.
сути байесовского анализа: проверкой убеждений является то, насколько хорошо они объясняют мир