Учёт априорной и апостериорной вероятностей важен при использовании формулы Байеса, потому что это позволяет:

• Корректировать убеждения на основе новых данных. 15 Априорная вероятность пересматривается при поступлении новых данных и становится апостериорной — условной. 5
• Комбинировать новую информацию с прошлыми данными для принятия более обоснованных решений и повышения точности. 4 Априорная вероятность формируется как основа теоремы Байеса, которая позволяет интегрировать новые данные со старыми. 4

Например, если получать новые данные, которые противоречат априорным убеждениям, апостериорная вероятность будет меняться в соответствии с этими данными. 1 Это может привести к тому, что в конечном итоге убеждения будут изменены. 1