贝叶斯推断 编辑
贝叶斯推断是推论统计学的一种方法。这种方法使用贝叶斯定理，在有更多证据及信息时，更新特定假设的概率。贝叶斯推断是统计学中很重要的技巧之一。贝叶斯更新在序列分析中格外的重要。贝叶斯推断应用在许多的领域中，包括科学、工程学、哲学、医学、体育运动、法律等。在决策论的哲学中，贝叶斯推断和主观概率有密切关系，常常称为贝叶斯概率。
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天文统计学是一门涉及了天体物理学，统计学和数据挖掘的交叉学科。它用于处理自动化巡天扫描生成的海量数据，刻画复杂的数据集，并利用天文学数据限制天体物理理论。天文统计学涉及了统计学的许多分支，包括无母数统计、一般线性模型和多元分类，时间序列，特别是贝叶斯推断。
频率学派推断是一种推论统计学，强调通过数据出现的频率或比例，从样本数据中得出结论。它的另一个名称是频率学派统计，这是一种推断的框架，两种完善的方法假设检定和置信区间就是以此为基础的。频率学派推断与贝叶斯推断为目前统计推断的主要方法。
频率学派推断是一种推论统计学，强调通过数据出现的频率或比例，从样本数据中得出结论。它的另一个名称是频率学派统计，这是一种推断的框架，两种完善的方法假设检定和置信区间就是以此为基础的。频率学派推断与贝叶斯推断为目前统计推断的主要方法。
频率学派推断是一种推论统计学，强调通过数据出现的频率或比例，从样本数据中得出结论。它的另一个名称是频率学派统计，这是一种推断的框架，两种完善的方法假设检定和置信区间就是以此为基础的。频率学派推断与贝叶斯推断为目前统计推断的主要方法。
频率学派推断是一种推论统计学，强调通过数据出现的频率或比例，从样本数据中得出结论。它的另一个名称是频率学派统计，这是一种推断的框架，两种完善的方法假设检定和置信区间就是以此为基础的。频率学派推断与贝叶斯推断为目前统计推断的主要方法。
贝叶氏谱系分析是根据已知的先验几率推导后验几率的似然函数，进而去预测最可能的系谱树。随着电脑计算速度的演进以及马尔科夫蒙特卡洛的演进，贝叶氏谱系分析越来越受重视和应用。贝叶斯推断时常应用于分子系统发生学以及系统分类学。
贝叶氏谱系分析是根据已知的先验几率推导后验几率的似然函数，进而去预测最可能的系谱树。随着电脑计算速度的演进以及马尔科夫蒙特卡洛的演进，贝叶氏谱系分析越来越受重视和应用。贝叶斯推断时常应用于分子系统发生学以及系统分类学。
偏差信息量准则是等级线性模型化的赤池信息量准则，被广泛应用于由马尔可夫链蒙特卡洛模拟出的后验概率的贝叶斯推断统计模型选择问题。和赤池信息量准则一样，偏差信息量准则是随样本容量增加的渐近分析，只应用于后验概率呈多元正态分布的情况。
TrueSkill系统是基于贝叶斯推断的评分系统，由微软研究院开发以代替传统等级分评分，并成功应用于Xbox Live自动匹配系统。TrueSkill评分系统是Glicko评分系统的衍伸，主要用于多人游戏中。TrueSkill评分系统考虑到了个别玩家水平的不确定性，综合考虑了各玩家的胜率和可能的水平涨落。当各玩家进行了更多的游戏后，即使个别玩家的胜率不变，系统也会因为对个别玩家的水平更加了解而改变对玩家的评分。