Założenia statystyki subiektywnej Metoda stosowana w statystyce subiektywistycznej wymusza: Przyjęcie explicite założeń co do rozkładu, czyli rozkładu a priori (co w przeciwnym wypadku musi się zrobić niejawnie, np. w powyższym przykładzie wyróżniając średnicę bańki itp.). Na tej podstawie z reguły Bayesa wyprowadza się wzór na rozkład a posteriori parametrów modelu (w statystyce klasycznej żaden z tych dwóch rozkładów nie jest dopuszczalny, choć są czasem stosowane niejawnie). Przyjęcie explicite funkcji kosztu. Na podstawie funkcji kosztu oraz rozkładu a posteriori wyliczany jest jedyny możliwy w tym przypadku estymator.
Ucięty rozkład normalny Istnieją też relatywnie proste rozkłady, w których lepiej jest przyjąć rozkład obciążony od nieobciążonego. Przyjmijmy, że zmienna ma rozkład normalny o znanej wariancji i nieznanej (ale należącej do znanego przedziału) wartości oczekiwanej, ale odczyty z naszych urządzeń pomiarowych wszystkie wartości ujemne przedstawiają jako 0. Przyjmijmy, że dla danych zawierających tylko liczby dodatnie estymator zwraca dodatnie oszacowanie parametru. Jest to bardzo pożądana cecha.