Die  Bayesianische  Statistik bietet einen kohärenten Ansatz  für alle Aufgaben der statistischen Inferenz,  d.h. Parameterschätzung, Testen von Hypothesen, Vorhersage und Modellwahl in einem entscheidungstheoretischem Rahmen. Bayes Inferenz für komplexe Modelle ist durch computerintensive Verfahren möglich. Wir arbeiten am IFAS derzeit an Bayesianischer Modellierung von kategorialen und gemischten Daten, Bayes Analyse von Mischungsmodellen und Modellen  zur Analyse von Behandlungseffekten, Bayesianischer Modellwahl sowie approximative Bayesianische Verfahren in Modellen mit nichtberechenbarer Likelihood.