В чем разница между классической и байесовской статистикой при построении доверительных интервалов?

Разница между классической и байесовской статистикой при построении доверительных интервалов заключается в подходе к пониманию вероятности и неопределённости. proglib.io

Классическая (частотная) статистика рассматривает вероятности объективно, как фиксированные, но неизвестные величины. proglib.io Вероятность определяется путём многократных испытаний. proglib.io Интерпретация частотного доверительного интервала указывает, как часто он «захватит» истинный параметр, но ничего не говорит о его значении. www.dmitrymakarov.ru

Байесовская статистика рассматривает вероятности субъективно, как меру уверенности. proglib.io Позволяет включать предварительные знания в оценку вероятностей. proglib.io Интерпретация байесовского доверительного интервала более интуитивно понятна: здесь напрямую делают предположение о значении истинного параметра. www.dmitrymakarov.ru

Ещё одно отличие заключается в том, что в классической статистике оцениваемый параметр фиксирован, а выборка — случайная, в то время как в байесовской статистике наоборот: оцениваемый параметр считается случайной величиной с некоторым заданным априорным распределением, а выборка — фиксирована. ru.wikipedia.org

В англоязычной литературе байесовский доверительный интервал называют credible interval, а классический — confidence interval. ru.wikipedia.org