La inferencia bayesiana parte de una creencia inicial sobre un parámetro o hipótesis (la probabilidad a priori), y la actualiza sistemáticamente a medida que se observan nuevos datos, usando el teorema de Bayes, para llegar a una creencia actualizada (la probabilidad a posteriori) que combina tanto el conocimiento previo como la evidencia nueva.
Su diferencia con el enfoque frecuentista tradicional
Mientras que el enfoque frecuentista trata los parámetros de una población como valores fijos pero desconocidos, el enfoque bayesiano los trata como cantidades inciertas descritas por una distribución de probabilidad, que se actualiza formalmente a medida que llega nueva información.