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先验分布与后验分布

在贝叶斯估计中，先验分布和后验分布是两个核心概念。先验分布反映了我们在观测到数据之前对参数的信念，而后验分布则是在观测到数据之后，结合先验分布和似然函数得到的参数的新分布。本节将详细介绍先验分布和后验分布的原理和内容，并通过具体的例子来说明如何在实际问题中应用这些概念。

1.先验分布

1.1定义

先验分布（PriorDistribution）是指在进行参数估计之前，我们对参数所持有的概率分布。它反映了我们在没有观测到具体数据之前，对参数的初始信念。先验分布的选择可以基于先前的经验、专家知识或其他可用信息。

1.2选择先验分布