Na inferência bayesiana, a estimação de parâmetros fundamenta-se na integração do conhecimento prévio com as…

Na inferência bayesiana, o parâmetro é tratado sempre como uma quantidade fixa e desconhecida, nunca como uma variável aleatória.

A distribuição a priori não tem qualquer influência sobre a distribuição a posteriori quando a amostra é pequena.

A análise conjugada é aplicável apenas quando não há dados observados.

O teorema de Bayes permite atualizar a distribuição a priori de um parâmetro à luz dos dados observados, obtendo a distribuição a posteriori.

A distribuição a posteriori é sempre idêntica à distribuição a priori, independentemente dos dados.