[c] “…Nel mondo statistico si distinguono due diverse scuole di pensiero: la scuola classica o frequentista e la scuola bayesiana. La motivazione di fondo che divide i due approcci statistici riguarda il significato che essi danno alla nozione di probabilità. Dal punto di vista frequentista la probabilità è concepita in modo oggettivo. Essa rappresenta una caratteristica intrinseca degli eventi per i quali viene calcolata e deve essere depurata di ogni elemento soggettivo che la riguarda e la caratterizza. Dal punto di vista Bayesiano, invece, tali elementi non vengono considerati fonte di disturbo. Al contrario, sono il punto di partenza della definizione soggettiva di probabilità, secondo cui essa esprime un’opinione personale dell’individuo nei confronti di un determinato evento. Ciò sta a significare che la probabilità si colloca tra l’individuo e il mondo esterno e non già all’interno dell’evento… Se si chiede, ad esempio, ad un gruppo di persone di valutare la probabilità che la squadra di calcio A superi la squadra B nella prossima partita di campionato, è lecito aspettarsi tante differenti risposte: un tifoso della squadra A può reputare più probabile la vittoria di A rispetto ad un tifoso della squadra B. Nella statistica classica … l’inferenza … viene effettuata non considerando affatto l’eventualità della presenza di informazioni a priori sul fenomeno che si sta analizzando, assumendo cioè che le probabilità iniziali non esistano e che le valutazioni personali non debbano entrare nella trattazione dell’incertezza. L’identificazione del modello statistico, ovvero l’identificazione dei suoi parametri, è ottenuta esclusivamente basandosi sulle informazioni sperimentali, cioè sulle informazioni che scaturiscono da dati campionari ottenuti con la misura [delle] variabili d’interesse. Il motivo di questo atteggiamento è che nell’impostazione classica della statistica la probabilità è intesa come una frequenza e le sue proprietà sono definite come proprietà asintotiche legate ad un numero infinito di dati e quindi solo per fenomeni replicabili…. L’approccio bayesiano si basa principalmente sulla definizione soggettiva della probabilità. Essa cioè è interpretata come rappresentazione del “grado di fiducia” che un individuo ripone nel verificarsi di un determinato evento e dipende dallo stato di conoscenza, o di ignoranza, di tale evento, che fa parte di ogni individuo in modo diverso. Tale definizione si ripercuote sull’inferenza bayesiana, in quanto la determinazione dei parametri del modello statistico è ottenuta basandosi sulla preconoscenza, ovvero sulla disponibilità di informazioni a priori rispetto ai dati osservati nel campione, che dipende strettamente dall’esperienza precedentemente accumulata dall’individuo... Nelle procedure inferenziali bayesiane le informazioni espresse dalla probabilità a priori dei parametri possono essere aggiornate alla luce dei dati osservati, grazie al teorema di Bayes….” [http://tesi.cab.unipd.it/archive/00000423/01/scaranaro.pdf]