Байесовская статистика позволяет корректировать вероятностные оценки на основе новой информации благодаря итеративному процессу обновления. 14

Суть процесса: ещё до получения данных исследователь определяет уровень доверия к возможным моделям и представляет его в виде определённых вероятностей. 3 Затем, после получения данных, с помощью теоремы Байеса находится новое множество вероятностей, которые являются пересмотренными степенями доверия к возможным моделям с учётом полученной информации. 3

Пример: управляющий проектом по разработке программного обеспечения из исторических данных знает, что вероятность задержки проекта из-за технических проблем составляет 30% (априорная вероятность). 5 В ходе проекта получают отчёт, указывающий на наличие проблем с производительностью ключевого компонента. 5 Из опыта известно, что когда возникает такая проблема, вероятность задержки проекта составляет 80% (правдоподобие). 5 Используя теорему Байеса, можно рассчитать обновлённую вероятность (апостериорную вероятность) задержки проекта с учётом этой новой информации. 5

Таким образом, байесовская статистика помогает справляться с неопределённостью и эффективно включать новые данные, улучшая процесс принятия решений с течением времени. 4