几率模型是用来描述不同随机变量之间关系的数学模型，通常情况下刻画了一个或多个随机变量之间的相互非确定性模型的几率关系。从数学上讲，该模型通常被表达为
{\displaystyle }
，其中
Y
{\displaystyle Y}
是观测集合用来描述可能的观测结果，
P
{\displaystyle P}
是
Y
{\displaystyle Y}
对应的几率分布函数集合。若使用几率模型，一般而言需假设存在一个确定的几率分布
P
{\displaystyle P}
生成观测数据
Y
{\displaystyle Y}
。因此通常使用统计推断的办法确定集合
P
{\displaystyle P}
中谁是数据产生的原因。
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现象学模型是一种与现有科学理论一致且能够描述各种现象之经验关系，却又无法直接从相关理论推得的科学模型。也就是说，现象学模型并不能直接由第一原理所推得。现象学模型并不能解释诸多物理量之间的互动关系，而仅仅只能用以描述——那些实验数据所无法解释的——关系本身。回归分析通常被用以建立作为现象学模型的概率模型。
概率编程是一种编程范型，在其中指定了概率模型并自动进行这些模型的推断统计学。它代表了统一概率模型和传统通用编程的一种尝试，使前者更加容易并更广泛的应用。它可以用于建立系统帮助在面对不确定时作出决定。
数学模型是使用数学来将一个系统简化后予以描述。数学模型广泛应用在自然科学、工程学学科、以及社会科学上。科学家和工程师用模型来解释一个系统，研究不同组成部分的影响，以及对行为做出预测。常见的模型包括动态系统、概率模型、微分方程或赛局理论等等。描述不同对象的模型可能有相同的形式，同一个模型也可能包含了不同的抽象结构。
数学模型是使用数学来将一个系统简化后予以描述。数学模型广泛应用在自然科学、工程学学科、以及社会科学上。科学家和工程师用模型来解释一个系统，研究不同组成部分的影响，以及对行为做出预测。常见的模型包括动态系统、概率模型、微分方程或赛局理论等等。描述不同对象的模型可能有相同的形式，同一个模型也可能包含了不同的抽象结构。
在统计学中，最大似然估计，也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。
在统计学中，混合模型是用于表示总体中子母体的存在的概率模型，换句话说，混合模型表示了测量结果在母体中的几率分布，它是一个由数个子母体之几率分布组成的混合分布。混合模型不要求测量结果供关于各个子母体之几率分布的资讯即可计算测量结果在母体分布中的几率。
在统计学中，混合模型是用于表示总体中子母体的存在的概率模型，换句话说，混合模型表示了测量结果在母体中的几率分布，它是一个由数个子母体之几率分布组成的混合分布。混合模型不要求测量结果供关于各个子母体之几率分布的资讯即可计算测量结果在母体分布中的几率。
在统计学中，最大似然估计，也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。
在统计学中，最大似然估计，也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。
在统计学中，最大似然估计，也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。
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