在第1部中，将为您解说关于“贝叶斯统计的推算应该用何种方法来思考，具有什么样的性质”的问题。解说中采用了我们身边的许多事例，如“这位顾客是来买东西，还是随便逛逛”“收到的是真命巧克力？还是义理巧克力”对于读者来说，这些例子应当是很容易想象和理解的。另一方面，本书内容涉及贝叶斯统计学与“序贯理性”“内曼－皮尔逊统计学”的区别，这对于贝叶斯统计学的特征，已经探讨得相当深入了。
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法
1-1 通过贝叶斯推理来辨别“买东西的人”和“随便逛逛的人”
本讲将通过一个商业案例，为大家介绍经典的贝叶斯推理方法。
商店里的售货员最关心的问题莫过于“这位顾客究竟是来买东西的，还是随便逛逛而已”。真正来买东西的顾客，一般而言，比起四处逛逛看看，更倾向于在最短时间内找到自己需要的商品。另一类顾客则是这样的：一时不急着买，而是先随便问问价格，为以后购买做个参考。对待前者，作为售货员，理应为其介绍需要的商品并让其买下；而对待后者，如果同样花费时间为其推荐商品，顾客不但不会购买，反而会感到厌烦，结果适得其反。
所以对于店员来说，通过顾客的行为来揣测他们的真实想法，是一项重要的本领。很多店员可以做到：通过直觉来判断顾客属于哪一类，而这正是身为一名店员的重要工作技巧。在此，我们将这种“基于直觉的判断”数值化，从而使它可以通过计算获得。把方法编成手册，教给新店员，这就像在互联网上能够实现自动判断的AI（人工智能）一样，是一项意义非凡的工作。
下文将具体介绍“将店员的判断方法数值化”的方法，该方法恰巧适用贝叶斯统计学。进而言之，通过该事例，我们也可以弄懂贝叶斯统计学的概念。下文将分节进行解说。
1-2 第一步：通过经验设定“先验概率”
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
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。
