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且为A壶的后验概率）：（“黑球＆白球”
且为B壶的后验概率）
＝0.5×0.1×0.9:0.5×0.8×0.2
＝0.09:0.16
＝9:16
＝925:1625
＝0.36:0.64
根据上述过程，可以得出以下阶段性推理结果，如图表13-6所示。
图表13-6两次均取出黑球情况下的推理
我们应该怎样来理解这个结果呢？由于第一次取出的是黑球，因而该壶为B壶的可能性增大；又因为第二次取出的是白球，因而该壶为B壶的可能性有所减小。
从概率的角度来讲，在第一次取出黑球之后，该壶为B壶的概率高达约0.89，而第二次取出白球之后，该壶为B壶的概率下降至0.64。
但由于这一概率依然大于0.5，所以，虽然不能回到概率完全相等的中间状态，但认为该壶为B壶的可能性有所降低这一事实，是不容置疑的。
13-5根据最新的观察结果，结论发生变化
如前2节中所述，若观察到的结果为黑球，则该壶为B壶的后验概率增大；若观察到的结果为白球，则该壶为A壶的后验概率就增大。
所以会理所应当地认为“白球占绝大多数的是A壶、黑球占绝大多数的是B壶”
。
将A壶的后验概率设为a，B壶的后验概率设为b，如图表13-7所示。
图表13-7通过信息推测结果会倾向于哪边
我们想一想，究竟通过怎样的计算方式，才能使a和b发生变化呢？
现在，假设在第n次的推理中，A壶的后验概率为a，B壶的后验概率为b。
那么在第（n＋1）次推理中，结果为黑球时的结果会是怎样呢？
根据上一讲中所提到的贝叶斯推理的“序贯理性”
来分析，如果计算第（n＋1）次推理的后验概率，并不需要列举前面n次的球的颜色。
这是因为结果已经全部反映到第n次的后验概率中了。
只要将第n次的后验概率（A壶→a、B壶→b）设定为先验概率，然后通过第n次取出黑球的信息，就可以进行贝叶斯推理了。
这一点，通过分析图表13-8就可以明白，之后，进行下述标准化处理计算即可。
将第n＋1次观察的后验概率设定为a’、b’。
（第n＋1次为黑球时，A的后验概率）：（第n＋1次为黑球时，B的后验概率）
＝a’：b’
＝a×0.1：b×0.8
＝a:8b
从a’：b’＝a:8b中，我们可以看出，第n次推算结果的比例关系中，只有b侧增大到了之前的8倍（需要注意的是，使相加之和为1）。
因此，仅凭感觉我们就很容易理解：a’比a小，b’比b大。
图表13-8第n＋1次为黑球时的变化
顺便说一下，如果在n＋1次中观察到白球，则可以分析出：a’：b’＝9a:2b，a’比a大，b’比b小（这一情况将在练习题部分出现）。
13-6观察次数越多，推算结果就越接近实际
正如上一节中所讲，在第n次的观察中，A的后验概率为a，B的后验概率为b，此时，如果第n＋1次观察为黑球，那么后验概率的比例关系则变为：
a：b→a:8b
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