 געבן אַ בייַשפּיל פון דעם באַגריף פֿאַר קאָנטעקסט.
Bayesian ינפעראַנס איז אַ סטאַטיסטיש אופֿן געניצט צו דערהייַנטיקן די מאַשמאָעס פון אַ כייפּאַטאַסאַס באזירט אויף נייַע דאַטן אָדער זאָגן. דאָ איז אַ ביישפּיל צו אילוסטרירן דעם באַגריף: רעכן איר פּרובירן צו דיאַגנאָזירן צי אַ פּאַציענט האט אַ זיכער קרענק אָדער נישט. איר וויסן אַז 1% פון די באַפעלקערונג האט דעם קרענק, אַזוי די פריערדיק מאַשמאָעס פון קיין פּאַציענט מיט די קרענק איז 0.01. דעם איז באקאנט ווי די פריערדיק מאַשמאָעס. איצט איר פירן אַ פּראָבע וואָס איז 95% פּינטלעך אין דיטעקטינג די קרענק, טייַטש אַז 95% פון די צייט עס וועט ריכטיק אָנווייַזן צי דער פּאַציענט האט די קרענק אָדער נישט. דער פּראָבע קומט צוריק positive, וואָס ינדיקייץ אַז דער פּאַציענט האט די קרענק. אָבער, דאָס טוט נישט מיינען אַז עס איז אַ 95% געלעגנהייַט אַז דער פּאַציענט אַקשלי האט די קרענק. צו רעכענען די אמת מאַשמאָעס, איר וועט האָבן צו נוצן Bayesian ינפעראַנס. באַזירט אויף די פּראָבע רעזולטאַט און די אַקיעראַסי פון די פּראָבע, איר קענען נוצן Bayesian ינפעראַנס צו דערהייַנטיקן די פריערדיק מאַשמאָעס און רעכענען די שפּעטער מאַשמאָעס, אָדער די מאַשמאָעס אַז דער פּאַציענט האט די קרענק לויט די פּראָבע רעזולטאַט. אין דעם פאַל, די שפּעטערדיק מאַשמאָעס איז אַרום 16%, טייַטש אַז אפילו מיט אַ positive טעסט רעזולטאַט עס איז בלויז 16% געלעגנהייַט אַז דער פּאַציענט אַקשלי האט די קרענק. אין קיצער, Bayesian ינפעראַנס אַלאַוז איר צו דערהייַנטיקן דיין ביליפס באזירט אויף נייַע זאָגן און דאַטן, און אין דעם פאַל עס געהאָלפֿן צו ראַפינירן די מאַשמאָעס אַז דער פּאַציענט האט די קרענק באזירט אויף די פּראָבע רעזולטאַט.