В чем заключаются ключевые отличия байесовского подхода от частотного в статистических расчетах?

Некоторые ключевые отличия байесовского подхода от частотного в статистических расчётах:

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