Descripción: La distribución a priori es un concepto fundamental en la estadística bayesiana que representa la incertidumbre sobre un parámetro antes de observar cualquier dato. En términos más técnicos, se refiere a la función de probabilidad que describe las creencias iniciales sobre un parámetro, basadas en información previa o conocimiento experto. Esta distribución es crucial porque influye en la inferencia estadística, ya que al combinarla con la información obtenida de los datos a través de la verosimilitud, se obtiene la distribución a posteriori, que refleja el conocimiento actualizado sobre el parámetro. Las distribuciones a priori pueden ser informativas, cuando se basan en datos previos o experiencia, o no informativas, cuando se busca no influir en el resultado final. La elección de la distribución a priori puede tener un impacto significativo en los resultados del análisis, lo que hace que su selección sea un paso crítico en el proceso de modelado. En el contexto de la optimización de hiperparámetros, la distribución a priori se utiliza para establecer expectativas sobre los valores óptimos de los hiperparámetros antes de realizar experimentos, permitiendo así una búsqueda más eficiente en el espacio de parámetros.
