Как различать априорные вероятности и вероятности в PyMC3

В примерах PyMC3 априорные значения и вероятность определяются внутри оператора with, но они не определяются явно, являются ли они априорными или правдоподобными. Как мне их определить?

В следующем примере кода alpha и beta являются априорными, а y_obs - вероятностью (как указано в примерах PyMC3).

Мой вопрос: как внутренний код PyMC3 узнает, является ли распространение предварительным или вероятным? Должен быть какой-то явный параметр, чтобы сообщить внутренностям PyMC3 о типе распределения (априорное/вероятностное).

Я знаю, что y_obs вероятность, но я мог бы определить больше y_obs1y_obs2. Как PyMC3 собирается определить, какой из них является вероятным, а какой предшествующим.

from pymc3 import Model, Normal, HalfNormal

regression_model = Model()  
with regression_model:  

    alpha = Normal('alpha', mu=0, sd=10)
    beta = Normal('beta', mu=0, sd=10, shape=2)

    sigma = HalfNormal('sigma', sd=1)

    mu = alpha + beta[0] * X[:,0] + beta[1] * X[:,1]

    y_obs = Normal('y_obs', mu=mu, sd=sigma, observed=y)