Představte si, že jste byli zastaveni moderátorem televizního pořadu „Nikdo není dokonalý“ a byla vám položena otázka:
„Co si myslíte? Je rychlost šíření neonového světla v pivu menší než slunečního světla ve vodě?“

Jste překvapeni a o problému nevíte vůbec nic, a tak apriori předpokládáte, že je to 50:50, že (apriorní) pravděpodobnost ano se rovná p = 0,5. Nejspíš si hodíte mincí, než odpovíte.

Pak se z časopisu, který rádi čtete, dozvíte novou (dodatečnou) informaci o tom, že světlo se nešíří v žádné jiné tekutině tak rychle jako v mořské vodě. Na základě dosavadních zkušeností sice vědecké úrovni listu příliš nevěříte, nicméně přece jen se kloníte k domněnce, že neonové světlo se v pivu šíří pomaleji než sluneční světlo ve vodě. Ačkoliv stále ještě o šíření neonového světla nevíte vlastně vůbec nic, tak z předpokladů:
a) světlo je světlo,
b) tvrzení časopisu snad přece jen vychází z vědeckých pramenů, přehodnotíte pravděpodobnost své odpovědi.
V důsledku další získané informace své původní ano s pravděpodobnost p = 0,5 zvýšíte na ano s pravděpodobností p = 0,6 nebo dokonce p = 0,8.

Tím jsme ilustrovali, že původní (apriorní) pravděpodobnost se na základě nové informace mění na (aposteriorní) pravděpodobnost.

Na apriorní a aposteriorní pravděpodobnosti je založena automatická diagnostika v lékařské praxi.