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第10讲掌握多条信息时的推理①运用“独立试验的概率乘法公式”
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10-1运用多项信息进行贝叶斯推理
在前面几讲中的案例，在运用贝叶斯推理时，都只是获取到了一项信息。
例如，第1讲中，面前的顾客会不会上前询问；第2讲中，只有1种癌症检查；第3讲中，女性同事会不会送出巧克力；第4讲中，第一胎的性别，等等。
每个案例中，最终获得的信息都只有一项。
但一般所指的“推理”
需要多项信息作为辅助。
因此，我们需要了解获得多项信息时的推理方法。
而在已经获得多项信息的情况下进行推理时，贝叶斯推理有着十分重要的特性。
接下来，会通过4讲内容（包括本讲）对于“获得多项信息时的推理”
进行解释说明。
10-2将两个试验结合起来
我们面对的每个案例，都有多个可能的结果。
而为每种可能性分配各自的概率的这个现象，被称为“试验”
。
此前我们只是将其称为“信息”
，而接下来会使用“试验”
这个用语。
例如，投掷一枚骰子并观察投出的点数，这就是“试验”
的一种。
还有，明天的天气可能会出现“晴天”
“多云”
“雨天”
“雪天”
这4种情况，而确认究竟是哪一种情况，也是一种“试验”
。
当两种试验并存时，将它们结合起来，并将其看作另一项试验。
接下来我们要做的是，思考可能发生的各种情况的概率。
为了方便理解，我们下面举一个人为的例子来进行说明。
第一个试验，抛一枚均匀的硬币，并总结抛出正面和反面的概率。
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