The likelihood is then evaluated at a series of values of \(X_i\)  and the integral is performed.
While the end result is the computation of the evidence \(\mathcal {Z}\) , we can extract a sampling of the posterior probability
for the Wilson coefficients and therefore evaluate associated expectation values and variances.
For more details on the algorithm we refer to Ref. [1]}.

Затем вероятность оценивается для ряда значений \(X_i\) и выполняется интеграл.

Хотя конечным результатом является вычисление доказательства \(\mathcal {Z}\), мы можем извлечь выборку из апостериорной вероятности

для коэффициентов Уилсона и, следовательно, оценить связанные математические ожидания и дисперсии.

Подробности алгоритма можно найти в работе [1]".