통계학에는 여러 학파가 존재하는데, 대표적으로 Frequentist와 Bayesian 학파가 있다.
Bayesian 학파는 Frequentist와 달리 아직 일어나지 않은 사건에 대해서도 확률을 부여할 수 있다는 특징이 있다. 즉, 확률을 사건의 ‘불확실성 정도’를 표현하는 도구로 사용한다. 이러한 관점은 종종 “주관적 확률(subjective probability)” 혹은 “믿음의 정도(degree of belief)”라고 불린다.
여기서 확률 값이 이라면 해당 사건이 일어날 가능성이 거의 확실함을 의미하고, 반대로 이라면 그 사건이 발생할 가능성이 극히 낮음을 뜻한다.
예를 들어 Frequentist 접근법으로는 다루기 어려운 문제가 있다. “2020년까지 빙하가 녹을 확률은 얼마인가?”라는 질문을 생각해보자. 이 사건은 단 한 번만 일어나므로 빈도주의적 방법으로는 확률을 정의하기 어렵다. 그러나 Beysian 관점에서는 과거에 빙하가 녹아내리는 징후나 관련 데이터를 사전 지식(prior knowledge) 으로 활용하여, 빙하가 실제로 녹을 가능성을 추정할 수 있다.