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的证据。
但是，应该将⑤“嫌犯b或嫌犯c中的一方为主犯”
的证据纳入考虑范围。
这是因为这一证据对证明无法完全排除嫌疑的“嫌犯b为主犯”
具有强化支撑作用。
因此，在目前将焦点对准嫌犯a和嫌犯b的情况下，应该试着按照“仅对嫌犯a一方不利的证据”
“仅对嫌犯b一方不利的证据”
以及“对两方都不利的证据”
进行分类。
仅对嫌犯a一方不利的证据包括：
①嫌犯a为主犯的证据→0.2；
⑥嫌犯a或嫌犯c中的一方为主犯的证据→0.1。
①+⑥=0.3。
仅对嫌犯b一方不利的证据包括：
②嫌犯b为主犯的证据→0.1；
⑤嫌犯b或嫌犯c中的一方为主犯的证据→0.2。
②+⑤=0.3。
对两方都不利的证据包括：
④嫌犯a或嫌犯b中的一方为主犯的证据→0.2；
⑦嫌犯a或嫌犯b或嫌犯c中的一方为主犯的证据→0.1。
④+⑦=0.3。
由此可见，证据数值的比例关系为：
（嫌犯a为主犯的证据）∶（嫌犯b为主犯的证据）∶（嫌犯a或嫌犯b为主犯的证据）
=0.3∶0.3∶0.3
=1∶1∶1
因此，在获悉嫌犯c绝对不是主犯的信息后，你认为“嫌犯a为主犯”
的可信度增加到13。
在获悉信息之前，这一判断的可信度原来为0.2，现在增加了约0.13。
这就是D-S证据理论的更新机制的实例。
有的读者可能会觉得从0.2变为13的变化不大，因此认为并不是多重要的事情。
但是，如果仔细思考一下，你就会发现事实并非如此。
我们每个人都有自己“无法忍受”
的底线，用专业术语来说，就是阈值[1]。
它代表着一个区间的极限值，如果超过这一数值，人们就会改变自己的行为。
在学校中，关于旷课的最高课时数是有明确规定的。
一旦超过这个数值，哪怕只超出一课时，也无法顺利毕业。
这是一种典型的阈值。
此外，朋友在我们心中的地位和形象，也是随着他的言行而不断更新的。
一旦某位朋友的负面言行超过了我们能够接受的范围，恐怕我们只能将他从朋友列表中“拉黑”
了。
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