La probabilidad a posteriori combina la probabilidad a priori (la creencia inicial) con la evidencia proveniente de datos nuevos observados, mediante el teorema de Bayes, resultando en una creencia actualizada y, en general, más informada sobre la hipótesis o el parámetro de interés.
Su rol central en el análisis bayesiano
Es el resultado final de cualquier análisis bayesiano: toda la inferencia sobre parámetros, predicciones o decisiones se basa en esta distribución actualizada, que puede a su vez convertirse en la probabilidad a priori de un análisis futuro, a medida que sigan llegando nuevos datos con el tiempo.