В чем заключаются преимущества и недостатки теоремы Байеса при оценке вероятностей?

Преимущества теоремы Байеса при оценке вероятностей:

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

Недостатки теоремы Байеса:

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