A-posteriorikennis is kennis afgeleid uit de ervaring. Het tegengestelde isa-priorikennis, die voorafgaat aan de ervaring of er niet afhankelijk van is.
Het is een vorm van kennis die gebruikmaakt van eeninductieve redenering: de reden bepalen uit het resultaat.
DeVan Dale van 2005 geeft bija posteriori de volgende toelichting:
Datgene dus wat uit onderzoek van de feiten blijkt.
Het begripa posteriori wordt ook gebruikt in dekansrekening enstatistiek, in het bijzonder in debayesiaanse statistiek. Men spreekt dan van "a-posteriorikans" in tegenstelling tot "a-priorikans".
Een munt lijkt op het oog zuiver, daarom neemt men vooraf, a priori, aan dat de kans op kop 1/2 is. Bij 100 worpen met de munt blijkt 80 keer kop gegooid te zijn. Achteraf, a posteriori, stelt men zijn aanname bij, en neem aan dat de a-posteriorikans op kop 0,8 is.
Via eentest bepaalt eenarts of eenpatiënt mogelijk een bepaaldeziekte Z heeft. Van debevolking heeft eenfractie P(Z)=1% de ziekte. Vooraf, a priori, is de kans dat de patiënt de ziekte heeft, de a priori-kans, dus 1%. Van de test zijn de volgende gegevens bekend: de kans P(–|Z)=2% dat de test niet ontdekt dat iemand de ziekte heeft, en de kans P(+|niet Z)=5% dat de testten onrechte positief is, dat wil zeggen aangeeft dat eengezond persoon de ziekte zou hebben. Als de test bij de patiënt een positieve uitslag heeft, wat is dan a posteriori, dus achteraf nu de testuitslag vastligt, de kans op de ziekte? Daartoe berekent men met deregel van Bayes deze a posteriori-kans:
Van a priori een kans van 1% is bij positieve testuitslag a posteriori een kans van 17% op de ziekte.
Twee andere voorbeelden zijn klassieke voorbeelden vandrogredenen uit de kansrekening:
