在工程以及供应链风险管理中，“工程知识”——例如受过教育的人的最佳猜测——可能是您拥有的最佳数据。例如，在没有额外数据的情况下，海啸发生和破坏供应链的可能性可以由该主题的专家估计（有更好的方法来构建先验）。随着时间的推移，海啸发生了，因此，我们获得了更多的数据，并且可以用后验（针对新数据调整的先验）更新我们的先验（工程知识）。在某些时候，会有太多的数据导致初始先验无关紧要，无论是谁做出的预测，你都会有相同的可能性预测。

我相信，如果你有这么多数据，“传统”频率论方法（通常）比贝叶斯方法更可取（当然其他人会不同意，尤其是在统计哲学之间进行选择而不是坚持一个并选择合适的方法）。请注意，频率方法完全有可能（并且经常发生）产生与贝叶斯方法相似/相同的结果。

也就是说，当方法的区别是一行代码时，为什么不实现多个方法并自己比较结果呢？