あなたはバスケットボールのフリースローラインに立ち、バスケット作りに30回挑戦します。あなたは3つのバスケット、またはあなたのショットの10％を作ります。 3週間後、フリースローラインに立ったとき、最初の試みでバスケットを作る確率は10％、つまり.10であると言うのは正確ですか。

場合によります。これを打つことの本当の可能性であるためにこれのために与えられたデータからこの答えを外挿するのは本当らしくない複数の仮定が必要でしょう。

試行が独立しており、同一に分布している場合に限り、成功した過去の試行の割合に基づいて、単一の試行の成功を推定できます。これは、二項（カウント）分布と幾何（待機）分布で行われた仮定です。

しかし、フリースローを撃つことが、独立している、または同じように分散していることはほとんどありません。時間の経過とともに、例えば「筋肉の記憶」を見つけることによって改善することができます。着実に改善した場合、初期ショットの確率は10％より低く、終了ショットの確率は10％より高かった。

この例では、私たちはまだ自分の最初のショットを作る確率を予測する方法を知りません。練習はあなたの次のセッションにどれくらい役立ちますか？ 3週間後に戻ってくることで筋肉の記憶をどれだけ失いますか？

ただし、個人の確率として知られている別の概念があります。このかなり主観的な概念は、状況に関するあなた自身の個人的な知識に基づいています。それは必ずしも現実の正確な描写を表すものではなく、むしろ自分自身の出来事の解釈に基づいています。

あなたの個人的な確率を決定するために、人は以下の思考実験を実行することができます。イベントが発生したときに1ドルを賭けることをいとわないようにするために、他の人があなたにどれだけの金額を提供する必要がありますか。

この値は何でも #バツ# つまり、これは発生するイベントのオッズを定義します。 #1 / x#。式に基づいて、この個人的なオッズを個人的な確率に変換することができます。

# "確率" =（ "オッズ"）/（1+ "オッズ"）#.

あなたが賭けに9ドルを受け入れる用意があるなら、あなたの個人的なオッズは次のようになります。 #1/9#、あなたの個人的な可能性を作る：

#（ "オッズ"）/（1+ "オッズ"）=（1/9）/（1+（1/9））= 1/10 = 10％#