Некоторые ключевые отличия байесовского подхода от частотного в статистических расчётах:

1. Интерпретация неопределённости. 14 В частотном подходе неопределённость — следствие объективной случайности, которую можно уменьшить только путём проведения серии экспериментов. 1 В байесовском подходе неопределённость — следствие субъективного незнания, и разные субъекты могут обладать разным незнанием. 1
2. Метод вывода. 1 В частотном подходе используется метод максимального правдоподобия, а в байесовском — теорема Байеса. 1
3. Получаемые оценки. 1 В частотном подходе получаемая оценка — конкретное число либо интервал, а в байесовском — апостериорное распределение. 1
4. Число наблюдений. 1 Частотный подход в общем случае требует значительное число наблюдений, а байесовский работает при любом, даже когда число наблюдений равно нулю. 1
5. Сложность модели. 4 Байесовская статистика обеспечивает основу для работы со сложными моделями, а частотная статистика часто опирается на более простые модели и предположения для получения выводов. 4