在贝叶斯统计中，先验分布的选择是一个关键步骤，它反映了在观测数据之前对参数的已有知识或信念。先验分布可以是信息性的（informative），基于历史数据或专家经验；也可以是无信息性的（non-informative），用于表达对参数的初始不确定性。常见的无信息先验包括均匀分布或Jeffreys先验。此外，共轭先验（conjugateprior）因其数学上的便利性而被广泛使用，它能确保后验分布与先验分布属于同一分布族。在实际应用中，先验分布的确定需要结合问题的背景、可用信息和计算可行性进行权衡。
