確率を求める際に、その方法の一つであるベイズ確率を採用する人。ベイズ確率とは、客観確率（物事が起こる客観的な頻度）のみならず、主観確率（もっともらしさ）をも勘案して確率が求められる。
参考文献
ダニエル・カーネマン 心理と経済を語る
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厳選知識（短文）
共通テンプレ（最終版｜PRO仕様｜固有種タグ中核｜h3統一）
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概念提示（知識核）
ベイジアン（事前知識を確率として組み込み、新情報に応じて確率を更新する立場・思考様式）
本文（事実・概念のみ）
ベイジアンとは、確率推定や意思決定において、客観的な頻度情報（データ）だけでなく、事前の信念や仮説（主観確率）を明示的に用い、観測結果に基づいて確率を更新する立場を指す。
確率は固定値ではなく、情報の追加によって変化し得る量として扱われる。
この更新はベイズの定理に従って形式化される。
概念の発生源（人物・分野・文脈）
18世紀の確率論において、トーマス・ベイズ の定理に基づき成立。
その後、統計学・機械学習・意思決定理論などで一般化された。
何を再定義・再構成した概念か
確率は長期頻度としてのみ定義される、という理解に対し、
確率を「信念の度合い」として扱い、更新可能な量として再構成した。
どの前提を置き換えているか
事前知識は推定から排除すべきである、という前提を置き換え、
事前知識は明示し、データで修正すべきである、という前提を採用している。
概念の最小モデル（2〜4文）
事前確率（信念）を設定する。
新しいデータを観測する。
ベイズの定理で事後確率を計算する。
推定や判断を更新する。
補足分析（固有種タグ埋め込み｜中核）
本概念の構造位置
判断構造／確率構造
抽象階層
原理
再利用可能な構造式
事前確率 → 観測 → 更新規則 → 事後確率
名言8000・Core3との関係性の型
前提補助
固有種タグ：
#判断構造種 #確率認知種 #更新転用種 #intelligence
翻訳・定義固定（多言語・AI解釈用）
原語の射程
Bayesian：事前分布・尤度・事後分布を用いる推論全般。
誤訳されやすい方向
主観的で恣意的な推測と誤解されやすい。
日本語で固定した意味範囲
事前知識を確率として明示し、データにより更新する推論立場。
他概念と混同されないための境界
頻度主義（長期頻度のみで確率を定義）とは異なる。
誤認リスク（最小）
〇〇と混同されやすい
主観主義
本概念は△△を意味しない
データを軽視する立場を意味しない。
適用条件を外すと破綻する点
事前確率や更新規則を明示しない場合、推論の検証性が低下する。
構造分類タグ（検索・接続用）
#厳選知識
#intelligence
#判断構造
#確率構造
#推論
参考情報（任意・非引用）
トーマス・ベイズ
ベイズの定理
確率論
統計学
