Na inferência bayesiana, a atualização das probabilidades ocorre à medida que novas evidências são…

A distribuição a posteriori substitui a verossimilhança observada no cálculo, eliminando a influência da distribuição a priori.

A distribuição a posteriori combina a distribuição a priori com a verossimilhança dos dados, atualizando as crenças sobre os parâmetros.

A distribuição a priori corresponde à probabilidade condicional dos eventos observados, representando a evidência produzida pela amostra.

A verossimilhança representa uma distribuição de probabilidades sobre os parâmetros, resumindo a incerteza existente antes da observação.

A evidência constitui um parâmetro estimável do modelo matemático construído, determinando os valores da distribuição a priori.