Thống kê (toán học) là bộ môn toán học rất quan trọng và có nhiều ứng dụng to lớn trong thực tế, giúp con người rút ra thông tin từ dữ liệu quan sát, nhằm giải quyết các bài toán thực tế trong cuộcsống. Trong khóa luận này trình bày về một tiếp cận thống kê trong việc dự đoán sự kiện dựa vào lý thuyết Bayes. Lý thuyết này nói về việc tính xác suất của sự kiện dựa vào các kết quả thống kê các sự kiện trong quá khứ. Sau việc tính toán mỗi sự kiện được gán xác xuất hay điểm (tùy vào mỗi phương pháp đánh giá) ứng với khả năng có thể xảy ra với sự kiện đó. Và cuối cùng dựa vào ngưỡng để phân loại cho các sự kiện. Sau phần lý thuyết chúng ta sẽ tìm hiểu về bài toán thực tế trong ngành công nghệ thông tin. Bài toán về việc lọc thư rác tự động. Giải quyết bài này là sự kết hợp từ rất nhiều phương án như DNS Blacklist, kiểm tra người nhận, người gửi,dùng bộ lọc Bayes, chặn địa chỉ IP, Blacklist/Whitelist,. Dùng bộ lọc Bayes là phương án thông minh nó gần gũi với người dùng bởi chính người dùng đã huấn luyện nó nhận biết thư rác. Khóa luận này tập chung vào việc tìm hiểu bộ lọc thư rác Bayesspam – mã nguồn mở, cài đặt cho hệ thống email có tên là SquirrelMail –mã nguồn mở đang được dùng cho hệ thống email của trường đại học Công nghệ – Coltech Mail. Kết quả cho thấy bộ lọccó mức độ hoạt độnghiệu quả là khác nhau tùy thuộc việc người dùng huấn luyện cho bộ lọc thông qua các thư điện tử mà họ cho là thư rác nhưng nói chung bộ lọc đã đem lại hiệu quả khá tốt.