貝葉斯統計是一種基於概率論和先驗知識的統計推斷方法，主要用於更新對事件發生概率的估計並量化不確定性。
貝葉斯統計的核心思想是利用已有的信息來更新對未知事件的信念，這種方法的關鍵在於使用貝葉斯定理來計算條件概率，即給定某些觀察數據（證據）下某個假設爲真的概率。貝葉斯統計中的兩個基本概念是先驗分佈和後驗分佈。先驗分佈在貝葉斯統計中起着重要作用，它代表了在觀察到數據之前對參數的信念。後驗分佈則是根據觀察到的數據調整先驗分佈後得到的新的概率分佈。
貝葉斯統計的應用非常廣泛，包括機器學習、醫學診斷、金融風險評估和推理等多箇領域。例如，在醫學診斷中，貝葉斯統計可以幫助醫生根據病人的症狀和其他相關信息更新對病人疾病狀態的估計；在金融領域，它可以用於評估股票價格波動的風險。
總的來說，貝葉斯統計提供了一種整合先驗知識和新數據來更新假設概率的有效框架，它在處理不完全確定或需要結合主觀信念和客觀數據的情況下特別有用。