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等无限的可能性，因此不对其一一进行图表列式）。
?若把基本事件“θ＆40”
的分布调整为满足标准化条件的形式，则为正态分布。
此外，关于如何计算它的平均值和标准偏差的问题，此处只给出结论。
以上述方针为前提，下面我们继续来进行解说。
图表21-1采用正态分布的贝叶斯推理
在图表21-1中，上方部分的开口朝上的图表为θ的先验分布。
正如设定的那样，为平均值42、标准偏差3的正态分布。
而下部分的开口朝下的图为，表示类别为θ（当实际水温为θ）时，测量出的结果为40℃的概率密度的图表。
换言之，即根据测量出来的温度，从划分的情况（测量结果为37℃或45℃等所有情况）中，只抽取40℃这一测量结果而形成图表。
步骤3：求出后验分布，并计算其分布的期待值
在图表21-1中，由于针对各个θ，只画出了在其基础上表示观测到40℃的概率密度的部分，因此，并不满足标准化条件，这与以往所有的贝叶斯推理是一样的。
若将其调整为满足标准化条件的比例关系，则可以得出以下结论：
后验分布将基本事件“θ＆40”
调整为满足标准化条件的比例关系，那么可以得到“在获得40℃这一信息之后，各θ的后验概率”
。
该后验分布即为，关于θ的正态分布。
而该正态分布的平均值（分布的期待值），可以通过以下计算得出。
上述计算过程的具体含义，将在下下节中进行解说。
21-4后验分布的含义
在说明计算方法之前，首先解释一下贝叶斯更新的概念：我们认为，洗澡用的热水水温，遵循事前为平均值42℃、标准偏差为3的正态分布。
因此，若用1个数值来代表的话，则估计期待值（＝平均值）为42℃。
但是，由于用不准确的温度计测量出的水温为40℃，那么根据这条信息，就可以得出关于θ的后验分布，表示为图表21-1右侧的正态分布。
这一概率分布的期待值在顶点位置（挑担人偶的支点），也就是正态分布的平均值，为40.6℃。
以上为获得信息之后，对于水温的推理值。
上述贝叶斯推理过程，可以通过图表21-2来理解。
图表21-2通过温度计的测量结果，对信息进行修改
换言之，虽然最初的观点（预想）为42℃，但之后，以通过温度计得到的测量结果40℃为参考，进行了修改。
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