这个方法的思路是这样的：
未知参数不是常量,而是一个变量,它有一个分布,称为先验分布
抽样分布得到的是在给定参数情况下的条件分布
综合参数的先验分布和抽样信息,利用贝叶斯公式,就得到参数的后验分布.
用后验分布的中位数去估计参数的值,得到的点估计就叫后验中位数估计,得到的结果往往类似于经典统计学里的最大似然估计量.
还可以知道,基于后验分布（它是未知参数的分布,类似于经典统计里面的枢轴量的分布）,可以对参数进行区间估计、假设检验等统计推断. 贝叶斯方法的核心就是贝叶斯公式.
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