توزیع پسینی

💡 در روش‌های تحلیل بیزی، توزیع پسینی نشان‌دهنده تغییر در باورهای احتمالی ما پس از مشاهده داده‌های جدید و به‌روزرسانی دانش قبلی بر اساس شواهد موجود است.

💡 محاسبات پیچیده ریاضی برای رسیدن به توزیع پسینی دقیق، نیازمند استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند مانند زنجیره مارکوف مونت‌کارلو در سیستم‌های کامپیوتری با قدرت پردازش بالا است.

💡 وقتی مدل آماری با داده‌های تجربی مواجه می‌شود، توزیع پسینی به ما کمک می‌کند تا تخمین بهتری از پارامترهای پنهان در آن فرآیند علمی داشته باشیم.