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Probabilidad a priori
La probabilidad de la que se parte antes de efectuar un experimento que pueda arrojar nueva información sobre dicha probabilidad, para obtener luego la probabilidadrevisada o a posteriori. La distinción entre probabilidad a priori y probabilidad a posteriori es relativa. Una probabilidad a posteriori vuelve a ser a priori con relación al experimentosiguiente. Tampoco se puede identificar la probabilidad a priori con la probabilidad subjetiva y la probabilidad a posteriori con la experimental u objetiva. Una probabilidad a priori puedeser especificada a partir de una información de naturaleza subjetiva, objetiva o de una mezcla de ambas.
En inferencia estadística Bayesiana, una distribución de probabilidad a-priori deuna 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, laprobabilidad 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 dadoslos 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 betapara 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 lotanto hiperparámetros
* Informativa
Una distribución de probabilidad a priori informativa expresa información específica y definida acerca de una variable.
* No informativa
Unadistribución de probabilidad a priori no-informativa expresa información general acerca de una variable.
La probabilidad de un evento A, P(A), es la medida del chance de que ese evento ocurra....