我们回顾了客观贝叶斯分析的先验分布。我们首先检查一些基本问题，然后将我们的论述整理成以下几个方面的先例：i）估计或预测；ii）选型；iii）高维模型。关于i），我们提出了一些基本概念，然后转向对离散参数空间、层次模型、非参数模型和惩罚复杂性先验的最新贡献。第二点）是本文的重点：它讨论了客观贝叶斯模型比较的原则，并指出了构建先验的一些主要概念，随后对正态线性模型中的经典变量选择问题进行了详细说明。我们还介绍了在模型空间客观先验领域的一些最新贡献。关于第三点），我们只提供了高维模型的一些默认先验的简短总结，这是一个快速增长的研究领域。