Prior Distribution
ベイズ統計において、データを観測する前のパラメータに対する信念を表す確率分布。無情報事前分布（何も知らない状態）から強い事前信念（特定の値に近いはず）まで様々な設定が可能。τ→∞の無情報極限のもとではBootstrap分布と一致する。
「データを見る前の信念（事前分布 Pr(θ)）を持ちデータを見た後で更新する」
「τが小さいほど強い事前信念、τが大きいほど無情報事前分布に近い」
「τが大きい（事前分布が緩い）ほど事後分布がzに近づく」
「事前分布が平坦（τ→∞）であることが一致の第一条件」