4.14. БАЙЕСОВСКИЕ ИНТЕРВАЛЫ
С байесовской точки зрения [см. гл. 15] персональная оценка вероятности любого утверждения есть рациональная мера доверия к этому утверждению. Назначение вероятности каждому интервалу из множества Й возможных значений параметра равносильно взгляду на этот параметр как на случайную величину в том смысле, что вероятностные утверждения относительно этого параметра наиболее удобно могут высказываться в терминах его распределения вероятностей. Если назначение таких вероятностей происходит на основе знаний о параметре, имеющихся до проведения эксперимента, это приводит к концепции априорного распределения параметра с п.р.в., скажем, 
Наблюдения 
получаемые в ходе эксперимента, приводят затем к функциям правдоподобия 
определенной в разделе 4.13.1, и уточненные знания исследователя относительно 0 выражаются в терминах апостериорной 
которая есть условное распределение [см. II, раздел 6.5] 0 при данных наблюдениях. По теореме Байеса [см. гл. 15] имеем
где А — нормирующая константа.
Так мы получаем для возможных значений 0 вероятностное распределение. В качестве оценки 0 мы можем выбрать либо моду (то значение, которое максимизирует апостериорную плотность распределения), либо математическое ожидание 
либо значение, минимизирующее подходящую функцию потерь, и т. д. [см. гл. 15]. Неопределенность нашей оценки может быть выражена в терминах интервалов вероятности [см. раздел 4.1.3].
4.15. ЛИТЕРАТУРА ДЛЯ ДАЛЬНЕЙШЕГО ЧТЕНИЯ
(см. скан)
