ベイズ法
系統樹 τ i {\displaystyle \tau _{i}} の事前確率分布を f ( τ i ) {\displaystyle f(\tau _{i})} とする。配列データXが与えられた場合の τ i {\displaystyle \tau _{i}} の事後確率分布 P ( τ i | X ) {\displaystyle P(\tau _{i}|X)} は、 f ( X | τ i ) {\displaystyle f(X|\tau _{i})} を最尤法により求められる尤度関数とすると、ベイズの定理に従って以下のように表される。
P ( τ i | X ) = f ( X | τ i ) f ( τ i ) ∑ j = i | τ | f ( X | τ i ) f ( τ i ) {\displaystyle P(\tau _{i}|X)={\frac {f(X|\tau _{i})f(\tau _{i})}{\sum _{j=i}^{|\tau |}f(X|\tau _{i})f(\tau _{i})}}}
なお、系統樹 τ i {\displaystyle \tau _{i}} の枝長と、その進化モデルの持つ全てのパラメータも確率分布として予測でき、実際にベイズ法で求める確率分布は分母・分子ともに枝長とパラメータの二重積分の形で表現できる。