Frequentistische Statistik betrachtet die Wahrscheinlichkeit als die Häufigkeit von Ereignissen über eine große Anzahl von Experimenten. Es basiert auf der Annahme, dass die Parameter, die die Daten erzeugen, fest und unveränderlich sind und dass wiederholtes Abtasten dazu führt, dass die Parameterschätzungen immer näher an die wahren Werte herankommen.

Im Gegensatz dazu betrachtet die Bayes'sche Statistik die Wahrscheinlichkeit als eine subjektive Wahrscheinlichkeit, die auf vorhandenem Wissen und Erfahrung basiert. Es verwendet das Theorem von Bayes, um die Wahrscheinlichkeiten von Hypothesen oder Parametern in Abhängigkeit von vorhandenen Daten zu aktualisieren. Die Bayes'sche Statistik berücksichtigt auch die Parameterunsicherheit.