Prior Choice Recommendations¶
5 levels of priors¶
Flat prior（フラット事前分布）
通常は推奨されない。情報がほとんどない。
Super-vague but proper prior
例：normal(0, 1e6)—幅が広すぎて事実上不正確。
Weakly informative prior（かなり弱い情報あり）
例：normal(0, 10)—幅はあるがまだ情報が弱め。
Generic weakly informative prior（標準的な弱情報）
例：normal(0, 1)—よく使われる 弱ly informative prior。
Specific informative prior（明確な事前情報）
例：normal(0.4, 0.2)—知識や過去研究に基づく具体的な prior。
※ 各 prior の評価は パラメータのスケール に依存する（単位が適切に調整された場合に意味がある）。