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贝叶斯推断是建立在贝叶斯定理上的一种参数估计方法。根据贝叶斯定理，当根据经验，对待估计的参量0的分布密度p（θ）（称为“验前分布”）有所了解时，在给定观测数据D的情况下，可以计算出待估参数θ的“验后分布”——p（θ｜D）。p（θ｜O）反映了观测结果对p（θ）的修正。所有贝叶斯统计推断都是以验后分布为基础的。贝叶斯估计法是数据分析中的有力工具，其在伽玛暴（GRBs）数据分析窗口展现了多方面的应用，例如分析光变结构，确定参数分布，检验是否存在某种谱线特征，比较和选取模型，等等。