データ数に依らず議論が可能イメージとしては下図のようになる。条件付き確率の積で表せる。N回目の確率はN-1回目の確率を使って表現できる。これを図で示すと下図のようになる。図に表すと下記の通りで、Bを基準に考えていた確率を、Aを基準に考え直すことができる。置き換えると、とできる。このとき、4/2が雨でかつ4/1が曇りの確率を求めよ。従って求める確率はとなる。分母の値(データが得られる確率)が直接与えられない場合は、このようにして求める。新旧データ或る時に、旧データから得られた事後確率を新データの事前確率として利用すること例題2.ケンの彼女K子がケンを好きな確率は?この問題では、心を確率モデル化してみる。心には2種類の因子があり、それらを「愛」・「憎」とする。「愛」が引かれた*引かれた「愛」・「憎」は元に戻る。それぞれの感情において、「愛」・「憎」の数は常に一定とする。最近2回のデートの印象は、順に「良」・「悪」であったとする。0.6K子がケンのことが好きかの事前情報はないので、理由不十分の原則から「好き」・「ふつう」・「嫌い」は各1/3の確率とするのが一般的である。ケンはK子と直に接していることから、ケンの実感を採用することが出来る。これは明確な根拠がないため、各心情である確率をを1/3するよりもケンの経験を根拠にしていることから、精度は高そうである(勿論本人が勘違いをしている可能性は捨てきれないが。このようにベイズ確率では、経験のような根拠の薄い情報を考慮できるという柔軟さがある。Prob(良)の算出となる。次に1回目を踏まえた2回目の結果を求める。事前準備1回目のデートの結果を踏まえ、をそれぞれ求める。