Почему байесовский анализ часто применяется в условиях ограниченного количества данных?

Байесовский анализ часто применяется в условиях ограниченного количества данных, потому что позволяет делать выводы, используя априорные знания. habr.com

Байесовская модель не просто подстраивается под данные, а активно использует прошлый опыт для принятия взвешенных решений в будущем. habr.com Это делает её более гибкой и адаптивной, чем многие традиционные частотные модели. habr.com

Некоторые преимущества байесовского подхода:

• Итеративное обучение. falconediting.com По мере поступления новых данных модель уточняет оценки параметров. falconediting.com Такой подход особенно выгоден в областях, где сбор данных продолжается, или в ситуациях, когда решения принимаются поэтапно. falconediting.com
• Работа с неопределённостью. falconediting.com Вероятностная природа байесовского анализа позволяет справиться с неопределённостью в предварительных знаниях. falconediting.com
• Динамическое принятие решений. falconediting.com Например, в таких областях, как финансы, где рыночные условия быстро меняются, байесовский анализ позволяет корректировать портфельные стратегии на основе последних рыночных данных. falconediting.com