Отличие байесовских методов от частотных заключается в подходе к пониманию вероятности и неопределённости: 7

1. Частотный подход рассматривает вероятности объективно, как фиксированные, но неизвестные величины. 7 Вероятность определяется путём многократных испытаний. 7 Например, чтобы определить, является ли монета «честной», нужно подбросить её много раз и записать результаты. 7
2. Байесовский подход рассматривает вероятности субъективно, как меру уверенности. 7 Позволяет включать предварительные знания в оценку вероятностей. 7 Например, если монета выглядит нечестной, можно предположить, что вероятность выпадения орла выше 0,5. 7 Затем, по мере того как подбрасывается монета и видны результаты, можно обновлять свои убеждения. 7

Кроме того, байесовские методы естественным образом количественно оценивают неопределённость с помощью вероятностных распределений, в то время как частотные методы полагаются на интервалы или статистику тестов для представления неопределённости. 1