Probabilidad a priori

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En inferencia estadística Bayesiana, una distribución de probabilidad a priori de una cantidad p desconocida, es la distribución de probabilidad que expresa alguna incertidumbre acerca de p antes de tomar en cuenta los "datos".

Aplicando el Teorema de Bayes, la probabilidad a priori se multiplica por la verosimilitud, al normalizar se obtiene la distribución de probabilidad a posteriori, la cual es la probabilidad de la distribución condicional dados los datos.

Los parámetros de las distribuciones a priori son llamados hiperparámetros, para distinguirlos de los parámetros del modelo. Por ejemplo, si se está usando una distribución beta para modelar la distribución del parámetro p, entonces:

  • p es un parámetro de una distribución Bernoulli, y
  • α y β son parámetros de la distribución a priori (distribución beta), y por lo tanto hiperparámetros

Informativa[editar]

Una distribución de probabilidad a priori informativa expresa información especifica y definida acerca de una variable.

No informativa[editar]

Una distribución de probabilidad a priori no-informativa expresa información general acerca de una variable.