استنباط بیزی، که به عنوان روشی مدرن و قدرتمند در حوزه آمار شناخته می‌شود، بر پایه‌ی به‌روزرسانی باورها یا دانش پیشین در مواجهه با شواهد جدید بنا نهاده شده است. در این رویکرد، پارامترهای آماری که قرار است مورد برآورد قرار گیرند، نه به عنوان مقادیر ثابت و مجهول، بلکه به عنوان متغیرهای تصادفی با توزیع احتمال پیشین (Prior Distribution) در نظر گرفته می‌شوند. این توزیع پیشین، نمایانگر باور اولیه یا دانش موجود در مورد پارامتر قبل از مشاهده هرگونه داده است و می‌تواند از تجربیات گذشته، مطالعات قبلی، یا حتی قضاوت‌های تخصصی حاصل شود.
قلب تپنده‌ی استنباط بیزی، قانون بیز (Bayes' Theorem) است که به ما اجازه می‌دهد تا توزیع پیشین را با اطلاعات استخراج شده از داده‌های مشاهده شده (که توسط تابع درست‌نمایی یا Likelihood Function نمایش داده می‌شود) ترکیب کنیم. حاصل این ترکیب، توزیع احتمال پسین (Posterior Distribution) پارامتر است. این توزیع پسین، باور به‌روز شده‌ی ما در مورد پارامتر پس از در نظر گرفتن داده‌ها را منعکس می‌کند و تمام اطلاعات موجود در مورد پارامتر را در خود جای داده است.
به این ترتیب، استنباط بیزی به ما امکان می‌دهد تا نه تنها یک برآورد نقطه‌ای برای پارامتر ارائه دهیم، بلکه یک توزیع کامل از مقادیر محتمل آن به دست آوریم. این توزیع پسین، پایه‌ی اصلی برای انجام انواع استنباط‌ها، از جمله محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Bayesian Credible Intervals)، آزمون فرضیه‌ها، و پیش‌بینی نتایج آینده است. قابلیت به‌روزرسانی مستمر دانش با ورود داده‌های جدید، استنباط بیزی را به ابزاری بسیار انعطاف‌پذیر و کارآمد برای مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده در علوم مختلف تبدیل کرده است.