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一词（称为“信息②”
），并计算后验概率。
这便是之前已经多次试验过的、通过一条信息进行的贝叶斯推理，因而很容易理解和操作。
图表12-4使用信息②，通过贝叶斯推理计算出后验概率
如图表12-4所示，互不相同的可能性共有4种，那么下一步就是进行乘法运算，得出每种可能性的概率。
事实上，由于已经检索到了“幽会”
一词，那么便可以排除掉其中不含“幽会”
的两种情况，留下剩余的两种情况。
接下来，使这个概率的比满足标准化条件（相加之和为1）。
于是，在检索到“幽会”
一词的情况下，后验概率为：
（垃圾邮件的后验概率）：（正常邮件的后验概率）
＝0.75×0.4:0.25×0.05
＝3×8:1×1
＝24:1
这个结果，和上一讲中使用两条信息（这里的信息①和信息②）进行的贝叶斯推理得出后验概率的结果，是完全一致的。
那么，为什么这两个结果会一致呢？难道只是偶然的吗？事实上并非如此，这样的结果是必然的，而原因却出乎意料地简单。
图表12-5依据两条信息进行修改的结果和逐步修改的结果一致的原因
下面来看图表12-5。
上半部分，即上一讲中通过两条信息（这里的信息①和信息②）一次性计算出后验概率时使用的图。
而下半部分，是本讲中图表12-2中的图。
它是通过信息①，逐个修改各个类别的概率而得出的后验概率的比例。
需要确认的是：下方的长方形中的乘法运算，与上方的长方形中的“3个数的乘积”
中的“前2个数的乘积”
是一致的。
即把下方的比例关系作为各个类别之比，然后，通过信息②进行贝叶斯推理，如图表12-4所示，这样就会出现和上方的乘法运算完全相同的计算方式。
这样便出现了“把通过信息①得出的后验概率设为先验概率，然后通过信息②，再求出后验概率”
和“通过同时利用信息①和信息②求出的后验概率”
是一致的奇妙结果。
总而言之，利用乘法运算求出的概率，只要能够顺利运行，就能够得出这样的特性。
12-4贝叶斯推理具有智慧性
“通过同时利用两条信息求出的后验概率”
和“把通过信息①得出的后验概率设为先验概率，然后通过信息②，再求出后验概率”
是完全一致的，在贝叶斯推理中，该结论一般情况下都是能够成立的。
这一特性在专业领域被称为“序贯理性”
，如图表12-6所示。
图表12-6序贯理性
“序贯理性”
的成立，也就是指：即使不同时使用信息，也就是逐步地（依次地）使用，也能够得出相同的结果。
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