Преимущества теоремы Байеса при оценке вероятностей:

• Возможность использовать любую начальную (априорную) информацию относительно параметров модели. 1 Затем начальные вероятности «пересматриваются» с помощью выборочных данных. 1
• Использование даже при нулевом объёме выборки. 1 В этом случае значения априорного и апостериорного распределений равны. 1
• Помощь специалистам в области данных в формировании определённого типа мышления. 3 Мышление априорными и апостериорными вероятностями — один из ключевых факторов при принятии верных решений в науке о данных и в управлении неопределённостью. 3

Недостатки теоремы Байеса:

• Необходимость большого объёма предварительной информации. 2
• «Угнетение» редко встречающихся диагнозов. 2 Например, это недопустимо в случае мониторинга состояния опасных производственных объектов. 2
• Вычислительные затраты при использовании байесовских методов в нетривиальных случаях. 1 Они связаны с численным интегрированием в многомерных пространствах. 1