7-3　贝叶斯推理无论在何种条件下，都能得出一个暂时的结果

正如大家所看到的，贝叶斯推理并没有像内曼－皮尔逊统计学的假设检验那样，有关于显著水平的设定。贝叶斯推理的强项是“无论在何种条件下，都能得出一个暂时的结果” 。但是，这个结果并不像内曼－皮尔逊统计学那样，得出一个单方面的判断（非A即B），而是认为两种可能性都有，并赋予这两种可能性相应的比例关系， 仅此而已。而“看到数值之后，做出判断”的工作，就留给统计学家们了。因此，贝叶斯推理也常被称为“总经理的概率”，它的含义是：贝叶斯推理就像是公司职员进行筛选和鉴别，最终由总经理根据下属报告上来的数值进行判断。

关于判断究竟是哪个壶的问题：假设在A壶的10个球中，黑球的个数为x；B壶的10个球中，黑球的个数为y，之后观察到出现了黑球，那么：

（该壶为A壶的后验概率）：（该壶为B壶的后验概率）＝x：y

因此，当壶中的黑球较多时，结果为该壶的后验概率也就越大（在前面的例子中，x ＝1，y ＝8）。这个推理可以将“由于观察到出现了黑球，因此有可能会是黑球较多的那个壶吧” 这一简单的推论合理化。统计学家看到x：y 的比例之后，可以做出“该壶为A壶”或“该壶为B壶”，或是“不管得出何种结论都不妥当”之中的任意一种判断。