Разница между интерпретациями Байеса и частотной заключается в разных подходах к понятию вероятности. 110

В частотном подходе предполагается, что случайность — это объективная неопределённость, которую можно уменьшить только путём проведения серии экспериментов. 110 Вероятность события в этом подходе определяется как предел частоты его наступления в серии испытаний. 1 В качестве оценок неизвестных параметров выступают точечные, реже интервальные оценки. 1

В байесовском подходе утверждается, что неопределённость — это следствие субъективного незнания. 10 Концепция вероятности в этом подходе шире и описывает разные степени уверенности в том, насколько определённый показатель соответствует реальности. 4 В качестве оценок неизвестных параметров выступают апостериорные распределения. 1

Ещё несколько отличий:

• Метод вывода. 10 В частотном подходе используется метод максимального правдоподобия. 10 В байесовском — сама теорема Байеса. 10
• Получаемые оценки. 10 В частотном подходе оценка является конкретным числом либо интервалом. 10 В байесовском — апостериорным распределением. 10
• Возможности применения в зависимости от числа наблюдений. 10 Частотный подход в общем случае требует значительное число наблюдений. 10 Байесовский работает при любом числе, даже когда оно равно нулю. 10

При этом байесовский подход переходит в частотный, если число наблюдений становится очень большим. 10