Unit informasi prior adalah prior yang bergantung pada data, (biasanya multivariat Normal) dengan rata-rata pada MLE, dan presisi sama dengan informasi yang diberikan oleh satu pengamatan. Lihat misalnya laporan teknologi ini , atau makalah ini untuk detail lengkap. Gagasan UIP adalah untuk memberikan prioritas yang 'memungkinkan data berbicara sendiri'; dalam kebanyakan kasus penambahan sebelum yang memberi tahu Anda sebanyak satu pengamatan berpusat di mana data lain 'menunjuk' akan berdampak kecil pada analisis selanjutnya. Salah satu kegunaan utamanya adalah menunjukkan bahwa penggunaan koresponden BIC, dalam sampel besar, untuk menggunakan faktor Bayes, dengan UIP pada parameternya.
Mungkin juga perlu dicatat bahwa banyak ahli statistik (termasuk Bayesians) merasa tidak nyaman dengan penggunaan Bayes Factors dan / atau BIC, untuk banyak masalah yang diterapkan.