ベイズ確率
ベイズ法は、以下のような概念と手順によって特徴づけられる。
情報不足に起因する不確実性を含む、統計モデルにおける不確実性のすべての原因をモデル化するために、確率変数、より一般的には未知の量を使用すること(アレトロール的不確実性およびエピステミックな不確実性も参照)。
利用可能な(事前の)情報を考慮して、事前の確率分布を決定する必要がある。
ベイズの定理の逐次使用(逐次ベイズ推定):より多くのデータが利用可能になった場合、ベイズの公式を用いて事後分布を計算し、その後、事後分布が次の事前分布となる。
頻度主義者にとって、仮説は(真か偽かの)命題であり、頻度主義者にとっての仮説の確率は0か1であるが、ベイズ統計学では、真理値が不確かであれば、仮説に割り当てられる確率も0から1の範囲になる。