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（左边长方形的面积）：（中间长方形的面积）：（右边长方形的面积）
＝415:515:615
＝415:13:25
根据上述比例可计算出，后验概率为：
概率为p＝0.4的后验概率＝415≈0.27
概率为p＝0.5的后验概率＝13≈0.33
概率为p＝0.6的后验概率＝25＝0.4
4-5贝叶斯推理的过程总结
本讲中介绍的推理方法可用图解总结为图表4-6。
图表4-6关于该夫妇类别的贝叶斯推理过程
从求取类别p的后验概率的过程中，我们能够明白些什么呢？只要看一看关于先验概率和后验概率的图表4-7，就能够自然而然地明白了。
图表4-7关于该夫妇类别的贝叶斯更新
从该图解可以了解到：在生女孩之前，我们可以认为这3个类别的可能性都是对等的，概率分配均为0.33。
但是，由于之后增加了“生了女孩”
的信息，后验概率就变得不再对等了。
p＝0.5这一概率虽然仍为0.33，但p＝0.4这一概率由0.33减少到0.27，而p＝0.6这一概率则由0.33上升到0.4。
即，与在增加“生了女孩”
这个信息前相比，增加“生了女孩”
这个信息之后，推算结果转变为“这对夫妇生女孩相对比较容易”
。
接下来，需要指出的是，在这个案例中，客观概率与主观概率实际上是混在一起的。
表示类别的概率p是一个客观概率。
p＝0.4的含义可以解释为：譬如由这对夫妇来投一枚硬币，正面朝上的概率为0.4，而他们抛出了结果为“女孩”
，即概率为0.4的这一面。
这个结果对于任何人来说，都是一个客观的概率。
另一方面，先验概率和后验概率是依存于推算者心理的主观概率。
其实，只要想起，最初是通过“理由不充分原理”
，把先验概率设定为“对等”
的事实，就很容易想通了。
“只能先这么办了，暂时就先设定为对等吧”
，这也意味着“概率”
其实也是一种基于个人心里的想法，用“主观”
本身这个词来解释这一现象，应该还是比较贴切的吧。
4-6在计算“第二胎生女孩的概率”
时，使用“期待值”
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