b"\n_START_ARTICLE_\nStatistica bayesiana\n_START_PARAGRAPH_\nLa statistica bayesiana \xc3\xa8 un sottocampo della statistica in cui l'evidenza su uno stato vero del mondo \xc3\xa8 espressa in termini di gradi di credibilit\xc3\xa0 o pi\xc3\xb9 specificamente di probabilit\xc3\xa0 bayesiana._NEWLINE_Tale interpretazione \xc3\xa8 solamente una delle tante interpretazioni di probabilit\xc3\xa0 e ci sono molte altre tecniche statistiche che non sono basate sul grado di credibilit\xc3\xa0.\n_START_SECTION_\nInferenza statistica\n_START_PARAGRAPH_\nL'inferenza bayesiana \xc3\xa8 un approccio all'inferenza statistica, che \xc3\xa8 distinta dall'inferenza frequentista neo-tradizionale (il termine neo-tradizionale denota i metodi bayesiani prima dei metodi di inferenza frequentista che dominano gli ultimi lavori scientifici)._NEWLINE_Si basa specificatamente sull'uso di probabilit\xc3\xa0 bayesiane per riassumere le prove.\n_START_SECTION_\nModellizzazione statistica\n_START_PARAGRAPH_\nLa formulazione di modelli statistici per l'uso di statistiche bayesiane \xc3\xa8 la caratteristica aggiuntiva, non presente in altri tipi di tecniche statistiche, che richiedono una formulazione di un insieme di distribuzioni a priori per ogni parametro sconosciuto._NEWLINE__NEWLINE_Le distribuzioni a priori sono la parte predominante del modello statistico, come parte che esprime la distribuzione di probabilit\xc3\xa0 delle osservazioni date nei parametri del modello._NEWLINE_Le specifiche di un insieme di distribuzioni a priori per un problema potrebbe coinvolgere iperparametri e iperdistribuzioni a priori.\n_START_SECTION_\nProgettazione degli esperimenti\n_START_PARAGRAPH_\nLe considerazioni abituali nella progettazione di esperimenti sono estese, nel caso di progettazioni bayesiane di esperimenti, per includere l'influenza della credibilit\xc3\xa0 a priori. Un aspetto importante \xc3\xa8 che l'applicazione delle tecniche di analisi sequenziale permette che il risultato degli esperimenti precedenti abbia un'influenza sulla progettazione degli esperimenti successivi, in base all'aggiornamento della credibilit\xc3\xa0 espressa dalla distribuzione a priori e a posteriori._NEWLINE_Nella progettazione degli esperimenti occorrerebbe fare buon uso di tutti i tipi di risorse: un esempio di progettazione bayesiana di esperimenti mirati a ottimizzare l'efficienza si ha nel caso del problema del bandito dalle molte braccia, generalizzazione del concetto di slot machine."