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正中的长方形→0.5×0.33＝0.165
右边的长方形→0.6×0.4＝0.24
对于这3个长方形，需要画出一个使横向长度之和与面积之和一致的长方形，即虚线长方形。
这个长方形，横边的长度刚好等于1。
其理由是，由于3个长方形的横边长度为各类别的后验概率，根据标准化条件进行相加，其结果为1。
因此，虚线长方形的纵向边长的长度，与3个长方形的面积之和完全一致。
这是“把类别平均化的数值”
，即为“类别的期待值”
（图表4-8）
图表4-8计算类别的平均值
具体的计算过程如下所示：
（P的期待值）＝0.4×0.27＋0.5×0.33＋0.6×0.4
＝0.108＋0.165＋0.24
＝0.513
因此，若把这对夫妇的类别（生女孩的概率）进行平均化，则得到结果0.513。
这也能够成为解释“这对夫妇第二胎生女孩的概率”
的理由。
在第19讲中，会针对“满足类别0≤p≤1中所有p的设定”
的例子进行说明。
第4讲·小结
1．用概率设定类别，设定其先验概率（因为无法获得数据，而采用了理由不充分原理将其设定为对等）。
先验概率是“概率的概率”
。
2．设定条件概率（设定类别概率本身即可）。
3．通过获得的信息（生了女孩）中，排除掉所有不可能的情况。
4．关于剩余情况下的概率数值，恢复标准化条件。
5．获得有关类别的后验概率（贝叶斯逆概率）。
6．根据获得的信息，先验概率更新为后验概率（贝叶斯更新）。
7．先验概率和后验概率都是主观概率。
8．因为获得了各个类别（由概率来表现）的概率，通过将其平均化（求期待值），来求类别的平均值。
这正是第二胎为女孩的概率。
练习题
答案参见此处
本文将所有的先验概率都设定为均等数值，但这似乎不太妥当。
比起其他可能性，p＝0.5的可能性显然更大。
因此，我们在此改变一下先前的设定，将先验概率分为以下三类：
类别p＝0.4的概率→0.2
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