以扔硬币正面向上概率已知为1/2为前提，则连续10次试验为正面后，第11次试验为正面的概率仍为1/2。
如果对正面向上的概率一无所知，并假设此概率在0～1之间均匀分布，则连续10次试验为正面后，第11次试验为正面的概率为11/12。
上述“假设此概率在0～1之间均匀分布”，此假设不合实际（除非是个球形硬币，而且球内部材料不均匀），因为实际的硬币正面向上的概率应该接近1/2。但这无关紧要，因为多次试验后，此概率分布被更新修正：
f(r|H=0,T=0) = 0～1之间均匀分布
f(r|H=n,T=m-n) = beta分布
试验次数越多，则beta分布曲线越来越尖锐；试验次数无穷大，则beta分布成为冲击函数。也就是说，正面向上的概率，由最初先验的0～1之间均匀分布，根据后来的试验结果，逐渐修正为后验的越来越尖锐的beta分布，最终是离散型的0-1分布。

假设人的生日在一年365天中均匀分布（此假设不离谱），则孩子与母亲生日相同的概率为1/365，不管前面试验了多少次。