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、信息＝“女孩”
，那么这个概率模型可以设定为：
p＝（女孩|x）＝x
因此，
p（（该夫妇为类别x）＆（类别x的夫妇生了女孩））
＝p（类别x）×p（女孩|x）
＝2x×x
＝2x2
下面，通过图表19-5的右侧部分，来对于“为何概率密度和概率，都能够用乘法运算求出＆的概率密度呢？”
的问题进行说明（如果觉得这样的解说很烦琐，可以直接跳过以下内容）。
以类别x＝0.7为例：该夫妇的类别0.7这一可能性，近似于x轴上方的小长方形。
若把宽度设为d，那么关于以0.7为中心的宽度d的范围的类别x，可以将其概率密度全部视为1.4。
那么，该夫妇属于这个长方形（属于这种可能性）的概率为：d×1.4。
这里，运用了将概率密度乘以宽度转换为概率的方法。
由于属于该情况的夫妇，生女孩的概率为0.7，那么（该夫妇属于类别0.7）＆（类别0.7的夫妇生女孩）这种可能性，便可以认为近似于x轴下方以线段AD为长的长方形。
在这个长方形中，点D处于划分0.7和0.3的比率的位置，因此，这个面积为（d×1.4）×0.7。
由此可以计算出AD的长度（除去宽度d）1.4×0.7＝0.98。
之后，根据获得的“第二胎依然为女孩”
的信息，可以排除掉图表19-5左侧部分的OF和抛物线（1）围成的部分，只留下抛物线（1）和x轴围成的部分（涂有颜色的部分）。
由于这个面积不等于1，因此需要像之前一样，使用标准化条件，使其面积变为1。
这里需要注意的是，二次函数y＝（常数）x2为α＝3、β＝1时的贝塔分布。
因此，满足标准化条件的后验分布为：（对于推理来说，“系数为3”
并不重要，故此处省略原因）。
y＝3x2（0≤x≤1）
那么，根据上一讲中的公式，可以求出α＝3、β＝1的贝塔分布的期待值为：
图表19-6第二胎依然为女孩时的后验分布
19-4设定先验分布非均匀分布，并进行推理
如19-2中解说的那样，多数人认为，把“某对夫妇生女儿的概率”
的先验分布设定为均匀分布，并不十分恰当。
这是由于，一般来说很难认为当类别接近0或1时，与接近0.5时的情况是相同的；而最初的设定——接近0.5的类别容易发生，远离0.5的类别难以发生这样的思路则更为普遍。
最后，以这种情况为例来进行解说。
此时，可以将先验分布设定为α＝2、β＝2的贝塔分布。
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