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这意味着，不管该夫妇所属的类别x为何种可能性，都假定其相等（大致相同）。
也许有的读者会不理解这样进行假设的原因，认为“x在接近0或接近1的情况下，与接近0.5的情况下，结果是相等的”
这样的设定不合逻辑。
这是一个合理的疑问。
在下一节中，将会以能够解答这个疑问的先验分布为例，来进行解说。
而作为学习的出发点，首先我们来一起思考均匀分布的先验分布。
关于类别x（x为某对夫妇生女孩的概率）的先验分布，设定如下：
y＝1（0≤x≤1）
在图表19-1中，先验分布即为x轴上方的部分。
图表19-1类别为均匀分布的情况
接下来，x轴的下方的长方形，可以对应第4讲的图表4-3的长方形分割图，也就是划分出互不相同的几种可能性。
在图表4-3中，划分了6个长方形，但在图表19-1中，划分为无数条线段（AB或BC即为其中的1条）。
从有限变成无限的情形，如图表19-2所示。
图表19-2从有限到无限
那么，接下来可以这样分析图表19-1：例如，图中的x＝0.7（点A）表示该夫妇的类别为0.7，换言之，表示“这对夫妇生女孩的概率”
为0.7这样一种可能性。
因此，这对夫妇生的第一胎为女孩（这样一种可能性）的概率密度为0.7，用线段AB来表示。
那么，生男孩的概率密度自然为0.3，用线段BC的长度来表示。
实际上，这里采用了“＆的事件的概率法则”
（见15-3）。
换言之，表示为：
（AB的长度）＝（类别是x＝0.7的概率密度）×（类别在x＝0.7的基础上，生女孩的概率）
＝（x＝0.7时的y）×p（女孩|x＝0.7）
＝1×0.7
＝0.7
在19-3之后，这个问题将成为基本的知识点。
假设我们获得了“这对夫妇生的第一胎为女孩”
这样一条信息吧。
那么，就可以把图表19-1中涂有颜色中的浅色部分的线段（生男孩的可能性）排除在外，只留下涂有颜色中的深色部分的线段（生女孩的可能性），如图表19-3所示。
图表19-3排除生男孩的可能性
排除掉生男孩后的可能性之后，便不符合标准化条件（所有事件的概率之和为1）了。
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