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另一方面，从事实4可以知道，结论为“黑球（不是白球）”
。
那么，“白球”
和“不是白球”
则自相矛盾。
因此得知，A的假定是矛盾的，正确的结果应该为“不是A”
。
从“不是A”
这个结论出发，可以推导出结论为B。
严格写出每一步推理过程，的确是非常舍近求远的推理方法。
这当中所用到的演绎，都是在数学上已被严格证明（或是逻辑学上的演绎）所认可的方法，没有任何一步是跳跃性的推理。
也就是说，电脑也只是通过使用能够编程出来的规则来推导结论。
因此，所得出的结论均为逻辑性结论。
在这里，事实3并没有用于推理，这是为了与下一节内容进行比较，而提前提出罢了。
5-4概率推理的过程
在上节的逻辑性推理之后，接下来我们来看概率推理的模板。
我们需要考虑以下问题。
面前有一个壶。
虽然我们知道这个壶不是A壶就是B壶，但仅从外观上，完全无法确定究竟是A壶还是B壶。
同时，我们还知道：A壶中有9个白球和1个黑球，B壶中有2个白球8个黑球。
现在，如果从壶里取出一个球，结果是黑球，那么，眼前这个壶究竟是A还是B呢？
在这个案例中，由于事实2和事实3不成立，因此上节的逻辑推理也就不再适用了。
因此，需要将事实2改成以下列出的事实2’，事实3改成以下列出的事实3’，然后再进行推理。
事实1要么是A要么是B
事实2’若是A，则抽出的可能是白球
事实3’若是B，则抽出的可能是黑球
事实4黑球（不是白球）
那么，从这4个事实中，我们可以推导出哪些结论呢。
一般来说，正常人都会得出“大概是B”
这个结论吧。
而现在的问题是，结论中的“大概”
一词该如何解释为好呢？
通过对于“大概”
一词的解释，我们能够明显地看出标准统计学（内曼-皮尔逊统计学）与贝叶斯统计学之间的立场差异。
在标准统计学的推导中，“大概是B”
这一结论，是基于“虽然可能出错，但还是确定结论为B”
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