后验均值（posterior mean），理学-统计学-数理统计-非对称损失函数，贝叶斯分析中，在观测数据给定条件下，一个一维未知参数的后验分布的数学期望。设未知参数，表示通过试验或观察获得的随机变量（或随机向量）的观测数据，其中包含的信息。假定的先验分布的密度函数为，给定条件下的密度函数为，则由贝叶斯公式可得的后验分布的密度函数。实际研究中往往对的某个方面的特征感兴趣，设该特征是的实值函数，记作。那么，由的后验密度可导出的后验密度函数。的后验均值，就是的后验分布的数学期望，即：显然它是的函数。若的后验分布是离散型的，应将上式中的积分理解为求和。也可以根据与之间的函数关系，直接由的后验分布计算的后验均值，即：在贝叶斯推断中，如同的后验众数（即的极大值点）、后验中位数一样，的后验均值也是概括后验信息的一种常用方法，常用作的点估计，其估计误差（或精度）可通过后验均方误差来衡量。后验均值往往需要通过数值方法计算得到。只有在后验分布比较简单的场合，后验均值才有显式解，比如是一维参数且先验分布取共轭分布的情况。例如，给定时，，即。是的观测值。