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. 1

Байесовская модель не просто подстраивается под данные, а активно использует прошлый опыт для принятия взвешенных решений в будущем. 1 Это делает её более гибкой и адаптивной, чем многие традиционные частотные модели. 1

Некоторые преимущества байесовского подхода:

• Итеративное обучение. 2 По мере поступления новых данных модель уточняет оценки параметров. 2 Такой подход особенно выгоден в областях, где сбор данных продолжается, или в ситуациях, когда решения принимаются поэтапно. 2
• Работа с неопределённостью. 2 Вероятностная природа байесовского анализа позволяет справиться с неопределённостью в предварительных знаниях. 2
• Динамическое принятие решений. 2 Например, в таких областях, как финансы, где рыночные условия быстро меняются, байесовский анализ позволяет корректировать портфельные стратегии на основе последних рыночных данных. 2