## 11.5 选择优先权 先验对结果推断的影响是贝叶斯统计中最具争议的方面。有很多种方法可以选择一个人的先验，这（如我们上面所看到的）会影响结果的推论。_ 非形成性先验 _ 试图尽可能少地偏倚产生的后验，正如我们在上述均匀先验的例子中看到的。使用 _ 弱信息先验 _（或 _ 默认先验 _）也很常见，这只会对结果产生很小的偏差。例如，如果我们使用基于两个硬币翻转中一个头的二项式分布，那么前面的硬币将集中在 0.5 左右，但相当平坦，只稍微偏向后面的硬币。 也可以根据科学文献或现有数据使用先验，我们称之为 _ 经验先验 _。然而，总的来说，我们将坚持使用不具形成性/信息不足的先验，因为它们对偏向我们的结果提出的关注最少。一般来说，使用多个合理先验来尝试任何贝叶斯分析都是一个好主意，并确保结果不会在基于先验的重要方面发生变化。