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如果数学计算来解释上述问题，将会非常烦琐复杂。
因此，以下在图表13-9中为大家列举数值来进行说明，这样更加简洁易懂。
图表13-9观察到黑球的次数＆后验概率＆发生的可能性
图表13-9体现的是：在观察20次球的颜色之后，根据出现黑球的次数来推算“该壶为B壶”
的后验概率。
其中第2行表示“该壶为B壶”
的后验概率的数值。
例如，在“黑球出现了6次”
的情况下，通过图表中我们可以看出“该壶为B壶”
的后验概率为0.0002。
也就是说，如果黑球只出现6次，那么“该壶为B壶”
的后验概率将是一个极小的数值。
而在“黑球出现了9次”
的情况下，时，“该壶为B壶”
的后验概率为0.898。
换言之，只有当黑球出现9次左右的，“该壶为B壶”
的后验概率才会为一个很大的数值。
因此我们想要知道的是，“如果该壶为B壶，那么能够观察到多少次黑球呢？”
表中第3行表示：当该壶为B壶时，第1次便观察到黑球的概率。
通过观察表中数值可分析出：当该壶为B壶时，观察到黑球的次数少于9次的可能性是很小的，因此也可以认为，这种情况根本不会发生。
因而，即使判定观察到黑球的次数在10次以上，风险也不会很大。
此时，根据贝叶斯推理计算出的“B壶的后验概率”
b的数值均为99％以上。
换言之，通过贝叶斯推理能够得出“毋庸置疑，此壶为B壶”
的判断（当然，也有一种微乎其微的可能性：观察到黑球的次数在8次以下，这种情况下，推理就有可能是错误的）。
通过上述具体事例，大家应该已经理解了“观察次数越多，推算结果就越接近实际”
的观点。
第13讲·小结
1．贝叶斯推理描述了“根据获得的信息，判断结果会发生变化”
的情况。
2．若观察到黑球，那么判断就会倾向于黑球多的壶；若观察到白球，判断就会倾向于白球多的壶。
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