贝叶斯推理是以概率论为基础的一种推理方法，它描述了我们在获得新证据后如何更新对某一假设的信念程度。这一方法得名于18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯提出的贝叶斯定理，其核心思想是将先验知识与新观察证据相结合，通过条件概率的计算得出后验概率。在认知科学和决策研究中，贝叶斯推理被认为是理性决策的理想模型，它要求决策者根据证据不断调整自己的判断。
具体而言，贝叶斯推理包含三个关键要素：先验概率代表在获得新证据前对假设的初始信念；似然函数表示在假设成立条件下观察到证据的可能性；后验概率则是结合先验概率和似然函数后得出的更新信念。这种推理方式不仅适用于统计学和机器学习领域，更能解释人类在不确定性条件下的学习与决策过程。值得注意的是，大量研究表明人类在实际决策中常常偏离贝叶斯推理的理想模式，出现各种认知偏差。
在心理学和管理学应用中，贝叶斯推理为我们理解诊断判断、风险评估和战略决策提供了重要框架。管理者在面对市场变化时，若能遵循贝叶斯推理原则，就能更系统地将历史经验与新信息整合，做出更为精准的预测和决策。然而，人类认知的局限性使得我们往往过分依赖先验信念而低估新证据的价值，或反之，这正是行为决策研究中探讨的重要议题。