Po sformułowaniu hipotezy naukowej jako modelu matematycznego możemy przy pomocy twierdzenia Bayesa wielokrotnie aktualizować nowe prawdopodobieństwo (a posteriori) tej hipotezy w świetle napływających danych i jej dotychczasowego prawdopodobieństwa (a priori). Zjawiska uważane za mało prawdopodobne a priori wymagają odpowiednio silnych dowodów, aby zmienić przekonanie badacza. Metoda ta pozwala także na dowolne określenie a priori oczekiwanych rozkładów tych parametrów modelu, które nie mają bezpośredniego znaczenia poznawczego, w celu zwiększenia szybkości i precyzji obliczeń.
Metody bayesowskie mają szereg zastosowań praktycznych – pozwalają obliczyć, z użyciem matematycznego modelu badanego zjawiska wraz z jego prawdopodobieństwem, m.in. oszacowania, prognozy i przedziały wiarygodności nieznanych. parametrów, lub weryfikować hipotezy statystyczne z użyciem czynnika Bayesa.
Metoda wnioskowania bayesowskiego Związek z metodami wnioskowania częstościowego oraz innymi podejściami Zgodnie z argumentami Harolda Jeffreysa i Abrahama Walda, wszystkie metody wnioskowania statystycznego są szczególnym przypadkiem metod bayesowskich.