贝叶斯统计的优势在于，“在数据少的情况下也可以进行推测，数据越多，推测结果越准确”，以及“对所获的信息可做出瞬时反应，自动升级推测”的学习功能。
假设一个场景：面前有一位顾客，此时你需要做的是，推测该顾客究竟是“来买东西的人”，还是“随便逛逛的人”。只有做出正确的判断，才能采取正确的接待方法。
推算的第一步：将两种顾客（来买东西的顾客、随便逛逛的顾客）的比例进行数值分配。这句话的意思是：假设面前的这位顾客一定属于两种中的一种，以此为前提，该顾客为第一种或第二种的可能性分别为多少？将这个可能性用数值表示出来。
在贝叶斯统计学中，这种“某种类别的概率（比例）”有一个专有名词，叫作“先验概率”。“事前”的含义是：在获得某项信息之前。此处的“信息”是指：附加的状况，比如顾客忽然过来询问。通过“过来询问”这一信息，可以对顾客类别的推算进行修改，而“先验概率”是指，在“过来询问”或“不过来询问”的情况发生之前进行的概率判断。
通常，“先验概率”可通过经验来判断。在特殊情况下，即使没有类似经验，也可以进行判断，这部分特殊事例将在第3讲进行解说，此处暂且不做讨论。
根据自己的经验，每5位顾客中就有1位是“来买东西的”，也就是说，这一部分顾客占全体的20%（0.2），那么剩下“随便逛逛”部分的比例便为80%（0.8）。这两个数字，便是两类顾客的“先验概率”。
在这个事例中，在观察面前顾客的行为之前，判断“该顾客是属于概率0.2的买东西的人，还是概率0.8的随便逛逛的人”，这个过程被称为“某一类别的先验分布”，如图表1-1所示。
图表1-1 先验分布：分割长方形[插图]图表1-1中的大长方形被分割为两部分，两部分的面积所占比例分别为0.2和0.8，这正是分割时的诀窍。本书将在后面逐渐阐明：“面积”的概念在贝叶斯概率的计算中，起着重要的作用。
以上图示的方法为本书独创。希望各位读者将这幅图牢记于心，这样有助于在头脑中勾勒出贝叶斯统计学方法的大致雏形。
该图可以理解为：将整体分为两种不同的情况。这意味着，自己所处的环境为A或B中的一个，A情况下的顾客为“来买东西的人”，B情况下的顾客为“随便逛逛的人”，但不知道究竟是A还是B。只是先在头脑中构筑一个大致的印象。哲学上将这种见解称为“可能世界”，在进行逻辑推算或概率推算时，采用这种“划分互不相同的可能性”的思维方法，有利于整理思路。
在这里将长方形的面积设定为0.1和0.4，两部分的比例依然为1∶4，这与设定为0.2和0.8时的比例相同。那么，为何要将面积设置为0.2和0.8呢？这是因为，用数值来计算概率的情况下，需要在多种可能性中，选取“将各部分概率相加，总和为1”的那一种，这种情况被称为“标准化条件”。
在这一步，我们要做的是：为“来买东西的人”和“随便逛逛的人”这两类顾客分别设定“向店员询问”的概率。如果没有相关经验和数据作为支撑，这项工作是无法完成的。上一节讲到，即使没有相关经验，也可以设定先验概率。但此处的“各个分类的行动概率”，必须是基于一定的经验、实证、实验的数值。
图表1-2中的数值，是为了计算简便而设定的，并非真实数据。
从图表1-2中可以看出，“来买东西的”顾客向店员询问的概率是0.9，而“随便逛逛的”顾客向店员询问的概率只有0.3。需要注意的是：图表1-2从横向来看，0.9+0.1=1，0.3+0.7=1，两行都满足标准化条件；而纵向来看，0.9+0.3≠1，也就是说并不满足标准化条件。具体分析一下：横向的一行，表示某一类别的顾客可能采取的两种行动。比如第一行数字，表示“来买东西的人”向店员“询问”或“不询问”这两种行为，顾客有可能询问，也有可能不询问，最终采取的行动一定是其中之一，没有第三种可能性。而纵向来看，第一列数字表示，“来买东西的人”向店员询问的概率为0.9，“随便逛逛的人”向店员询问的概率为0.3，两个数字相加之和并不等于1。这是因为，对象范围包含了两个不同类别的顾客，并且也没有涵盖所有的行动。图表1-2中的数字，表示“某一特定类别采取各种行动的概率”，这在高等数学中被称为“条件概率”。用“原因”的概念来解释，即“在原因明确的情况下，某一类别采取各项行动的结果概率”（第15讲中将介绍：如何用符号来表示条件概率）。
将两个类别的顾客，进一步按照“询问”和“不询问”的条件来分类，那么前文所述的两个大类别又可以细分为四个小类别，分别是：“来买东西的人询问店员”“随便逛逛的人询问店员”“来买东西的人不询问店员”“随便逛逛的人不询问店员”，如图表1-3所示。
一共存在四种可能性：来买东西的人询问店员（左上区域）、来买东西的人不询问店员（左下区域）、随便逛逛的人询问店员（右上区域）、随便逛逛的人不询问店员（右下区域）。概率的具体计算方法将在第10讲中具体介绍，此处对于结论先进行说明：各个区域所表示的概率与每个长方形的面积相等。长方形的面积可以用乘法求得，如图表1-4所示。
图表1-4 四种互不相同的可能性各自所对应的概率
