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”。
1-3 第二步：设置发生“向店员询问”事件的条件概率
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。
图表1-2 关于“向店员询问”这一行为的条件概率
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。
图表1-3 四种互不相同的可能性
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
下面我们来确认一下，这四个“可能世界”（所有可能发生的情况）的概率之和：
0.2×0.9＝0.180.2×0.1＝0.02
0.8×0.3＝0.240.8×0.7＝0.56
（0.18＋0.02）＋（0.24＋0.56）＝1
1-4 第三步：通过观察到的行为，排除“不可能的情况”
下面，让我们进一步进行推测。
