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的思维方法，有利于整理思路。
在这里将长方形的面积设定为0.1和0.4，两部分的比例依然为1:4，这与设定为0.2和0.8时的比例相同。
那么，为何要将面积设置为0.2和0.8呢？这是因为，用数值来计算概率的情况下，需要在多种可能性中，选取“将各部分概率相加，总和为1”
的那一种，这种情况被称为“标准化条件”
。
1-3第二步：设置发生“向店员询问”
事件的条件概率
在这一步，我们要做的是：为“来买东西的人”
和“随便逛逛的人”
这两类顾客分别设定“向店员询问”
的概率。
如果没有相关经验和数据作为支撑，这项工作是无法完成的。
上一节讲到，即使没有相关经验，也可以设定先验概率。
但此处的“各个分类的行动概率”
，必须是基于一定的经验、实证、实验的数值。
图表1-2中的数值，是为了计算简便而设定的，并非真实数据。
图表1-2关于“向店员询问”
这一行为的条件概率
从图表1-2中可以看出，“来买东西的”
顾客向店员询问的概率是0.9，而“随便逛逛的”
顾客向店员询问的概率只有0.3。
需要注意的是：图表1-2从横向来看，0.9＋0.1＝1，0.3＋0.7＝1，两行都满足标准化条件；而纵向来看，0.9＋0.3≠1，也就是说并不满足标准化条件。
具体分析一下：横向的一行，表示某一类别的顾客可能采取的两种行动。
比如第一行数字，表示“来买东西的人”
向店员“询问”
或“不询问”
这两种行为，顾客有可能询问，也有可能不询问，最终采取的行动一定是其中之一，没有第三种可能性。
而纵向来看，第一列数字表示，“来买东西的人”
向店员询问的概率为0.9，“随便逛逛的人”
向店员询问的概率为0.3，两个数字相加之和并不等于1。
这是因为，对象范围包含了两个不同类别的顾客，并且也没有涵盖所有的行动。
图表1-2中的数字，表示“某一特定类别采取各种行动的概率”
，这在高等数学中被称为“条件概率”
。
用“原因”
的概念来解释，即“在原因明确的情况下，某一类别采取各项行动的结果概率”
（第15讲中将介绍：如何用符号来表示条件概率）。
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