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在这种情况下，想要判断该夫妇究竟属于哪一个类别，是完全没有任何统计数据来支持的，因此依然采用上一讲中的“理由不充分原理”
。
如图表4-1所示，设置这三种类别的概率各为13。
图表4-1根据理由不充分原理设置的先验概率
读到这里，作为初学者来说难以理解的一点是：为何设置“p＝0.4的先验概率”
的概率为13？可以这样理解：p本身就是一个概率，那么，“p＝0.4的先验概率”
的概率为13，便是“概率的概率”
。
对于这种思维方式，如果不习惯的话，确实会感到混乱。
理解时的关键是，p代表“生女孩”
的概率，而先验概率13代表：三种类别的概率p的值，究竟哪一个才是真实的可能性。
换言之，先验概率表示：该夫妇属于哪一个可能世界的概率；概率p表示：该夫妇在各个可能世界中生女孩的概率。
也就是说，这两个概率，是不同意义的。
上一讲的观点认为，类别（互不相同的可能世界）与概率是毫无关系的，而本讲中的类别则是通过概率p来表示的。
也就是说，该夫妇“生女孩的概率”
究竟为0.4？还是0.5？或是0.6？我们无从得知，只能进行推测罢了。
于是，运用“理由不充分原理”
，将每种情况的先验概率均设置为13。
对了，由于从统计学的观点来看待人类整体生男生女的概率问题时，p＝0.5的可能性要远高于其他两种情况，那么，在设置先验分布时，也可以进行适当调整。
例如，可以将“生女孩的概率为0.4”
和“生女孩的概率为0.6”
这两种情况的先验概率均设置为0.2，而“生女孩的概率为0.5”
的先验概率则设置为0.6。
（关于这一点，可在习题部分进行计算练习）
关于先验概率的设置，有一点与之前的内容略有不同：之前都是设置两个类别，而这次设置了三个类别。
如果能够顺利理解本讲内容，那么今后即使设置再多的类别，应该也都不成问题了。
4-3把“生女孩的概率”
直接作为“条件概率”
来使用
下一步，是与以往一样，按照类别进行划分，之后，设定能够引起特定行为的条件概率。
在本案例中，这一步是十分简单的，这是因为“类别”
本身成为其条件概率。
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