ベイズ確率（ベイズかくりつ、英: Bayesian probability）とは、確率の概念を解釈したもので、ある現象の頻度や傾向の代わりに、確率を知識の状態[1]を表す合理的な期待値[2]、あるいは個人的な信念の定量化と解釈したものである[3]。
ベイズ確率の解釈は、命題論理を拡張したものであり、真偽が不明な命題を用いた推論を可能にするものと考えられる[4]。ベイズの考え方では仮説に確率を付与するが、頻度論的な推論では確率を付与せずに仮説を検証するのが一般的である。
ベイズ確率は証拠能力のある確率のカテゴリーに属する。仮説の確率を評価するために、ベイズ確率論者は事前確率を指定する。仮説の確率を評価するために、ベイズの確率論者は事前確率を指定し、新しい関連データ（証拠）に照らし合わせて事後確率に更新する[5]。ベイジアン解釈では、この計算を行うための標準的な手順と式が用意されている。
ベイジアンという言葉は、18世紀の数学者・神学者であるトーマス・ベイズに由来する。ベイズは、現在ベイズ推定として知られているものを用いて、統計的データ分析の自明でない問題を初めて数学的に扱った人物である[6]。また、数学者のピエール＝シモン・ラプラスは、現在ではベイズ確率と呼ばれているものを開拓し、普及させた[6]。 ベイズ法は、以下のような概念と手順によって特徴づけられる。 ベイズ確率（およびベイズ統計学）は、ベイズの定理の特別な場合を証明したトーマス・ベイズにちなんだ命名（実際の命名は1950年代）ではあるが、ベイズ自身が現在のようなベイズ確率やベイズ推定の考え方を持っていたかどうかは定かでない。 ベイズ確率の考え方を積極的に用いたのはピエール＝シモン・ラプラス（ベイズの定理の一般的な場合を証明した）で、それを「土星の質量を確率的に見積もる」というような問題に応用した。しかし彼以後は長らくこの考え方は顧みられなかった。土星の質量は推測値だからと言っても確率的に分布するわけではなく、観測誤差の方が確率的に分布するのであると頻度主義では考える。特に19世紀末以降に発展した数理統計学は専ら頻度主義に基づいて厳密な理論を構築した。 確率の主観的解釈（のちにベイズ主義と呼ばれる）は1931年に哲学者・数学者のフランク・ラムゼイによって提唱され、彼は別の主観確率（論理確率）の支持者だったケインズと論争をしているが、彼自身はこれを頻度主義的解釈の単なる補助としか考えなかった。これをさらに厳密に取り上げたのは1937年、統計学者ブルーノ・デ・フィネッティである。さらに初めて詳細な分析を加えたのは1954年、レオナード・ジミー・サヴェッジ
ベイジアンの方法論
情報不足に起因する不確実性を含む、統計モデルにおける不確実性のすべての原因をモデル化するために、確率変数、より一般的には未知の量[7]を使用すること（アレトロール的不確実性およびエピステミックな不確実性
利用可能な（事前の）情報を考慮して、事前の確率分布を決定する必要がある。
ベイズの定理の逐次使用（逐次ベイズ推定）：より多くのデータが利用可能になった場合、ベイズの公式を用いて事後分布を計算し、その後、事後分布が次の事前分布となる。
頻度主義者にとって、仮説は（真か偽かの）命題であり、頻度主義者にとっての仮説の確率は0か1であるが、ベイズ統計学では、真理値が不確かであれば、仮説に割り当てられる確率も0から1の範囲になる。
歴史
