Bayesian inference is a method of statistical inference in which Bayes' theorem is used to update the probability for a hypothesis as more evidence or information becomes available. Bayesian inference is an important technique in statistics, and especially in mathematical statistics. Bayesian updating is important in the dynamic analysis of a sequence of data. Bayesian inference has found application in a wide range of activities, including science, engineering, philosophy, medicine, sport, and law. In the philosophy of decision theory, Bayesian inference is closely related to subjective probability, often called "Bayesian probability". Introduction to Bayes' rule Formal explanation Bayesian inference derives the posterior probability as a consequence of two antecedents: a prior probability and a "likelihood function" derived from a statistical model for the observed data. Bayesian inference computes the posterior probability according to Bayes' theorem: where stands for any hypothesis whose probability may be affected by data (called
La inferencia bayesiana es un método de inferencia estadística en el que el teorema de Bayes se utiliza para actualizar la probabilidad de una hipótesis a medida que se obtiene más evidencia o información. La inferencia bayesiana es una técnica importante en estadística, y especialmente en estadística matemática. La actualización bayesiana es importante en el análisis dinámico de una secuencia de datos. La inferencia bayesiana ha encontrado aplicación en una amplia gama de actividades, incluyendo ciencia, ingeniería, filosofía, medicina, deporte y derecho. En la filosofía de la teoría de decisiones, la inferencia bayesiana está estrechamente relacionada con la probabilidad subjetiva, a menudo llamada "probabilidad bayesiana". Introducción a la regla de Bayes La inferencia bayesiana deriva la probabilidad posterior como consecuencia de dos antecedentes: una probabilidad anterior y una "función de probabilidad" derivada de un modelo estadístico para los datos observados.