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然而，即便是这种对于特定夫妻的生育问题的推断，也可以使用贝叶斯推理来完成。
理由在于，贝叶斯推理在某种意义上来讲是一种“宽松”
的推断。
所谓的“宽松”
是指：设定不可思议的先验概率，并且其数值可以是主观性的。
关于这一问题设定，下文将按照明贝叶斯推理的独特顺序来进行说明。
4-2将“概率的概率”
设置为“先验概率”
首先，关键的一点在于类别的设置。
在本案例中，我们需要设置的类别是“该夫妇所生的孩子为女孩的概率”
，我们用p来记录这一概率。
有的读者可能会条件反射般地认为“概率p难道不应该是0.5吗？”
关于这一点，在上节中已经讲过，在统计人类这一整体时，可以认为生男生女出的概率比为1:1（或近似1:1），但具体到某一对特定夫妇身上的话，就未必是这个结果了。
因此，“该夫妇所生的孩子为女孩的概率”
p，可以是0到1之间的任意自然数。
此时，用于表示该夫妇类别的p的取值范围为0≤p≤1，可取的数值有无限个，并且连续分布。
据此可以设置类别p，并进行贝叶斯推理，这项工作的难度较大，具体将在第19讲中解说，本节仅做简要说明。
简单来说，可以设置3个p的值，分别为0.6、0.5、0.4。
当然了，只要满足条件0≤p≤1的值都可以选取，并且这样做更加符合常理，而本讲为了让大家理解贝叶斯推理的特质，需要首先保证易于理解的问题，因此，只选取三个数值进行探讨。
现在我们已经将“该夫妇所生的孩子为女孩的概率”
p设置为0.6、0.5、0.4这三种可能，那么该夫妇一定属于这三种中的一种。
也就是说，当p＝0.6时，该夫妇生女孩的概率为0.6，当p＝0.4时，该夫妇生女孩的概率为0.4。
其中，前者说明“该夫妇比较容易生女孩”
，后者说明“该夫妇比较容易生男孩”
。
当然，如果p＝0.5，那么说明“该夫妇生男生女的概率相等，各为0.5”
。
下一步要做的与以往相同，就是为这三种类别分别设置先验概率。
在这种情况下，想要判断该夫妇究竟属于哪一个类别，是完全没有任何统计数据来支持的，因此依然采用上一讲中的“理由不充分原理”
。
如图表4-1所示，设置这三种类别的概率各为13。
图表4-1根据理由不充分原理设置的先验概率
读到这里，作为初学者来说难以理解的一点是：为何设置“p＝0.4的先验概率”
的概率为13？可以这样理解：p本身就是一个概率，那么，“p＝0.4的先验概率”
的概率为13，便是“概率的概率”
。
对于这种思维方式，如果不习惯的话，确实会感到混乱。
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