Некоторые преимущества байесовского подхода при анализе данных по сравнению с частотными методами:

• Учёт предшествующих знаний. 2 Байесовская статистика позволяет интегрировать предшествующие убеждения и экспертные знания, что делает её полезной при работе с ограниченными данными. 2
• Когерентная количественная оценка неопределённости. 2 Байесовские методы обеспечивают апостериорные распределения, позволяющие напрямую оценить вероятность того, что параметр попадает в определённый диапазон. 2
• Гибкость. 2 Байесовская статистика может решать сложные задачи и использовать небольшие размеры выборки, учитывая различные допущения при моделировании. 2
• Итеративное обучение. 5 По мере поступления новых данных апостериорное распределение обновляется, уточняя оценки параметров. 5