ベイズ推定の計算、その大量処理の方法論にまつわっての具体的解説と本稿摘示事項に対する確率的目分量の呈示
（直前頁までにての数頁を割いての解説でもってして［ベイズ推定に基づく確率論］の理解にあって必要な概念の解説をなし終えもし、またもってして、本稿にあっての計数的定義のなしようについても解説し終えたので、これ以降は［大量処理を念頭に置いての確率計算の具体的解説の部］に入ることとする）
数式に現実世界で特定されているところのデータら（事象）を当てはめて考えると、その背景に一体全体、どういう確率的状況があると推測されることになるのかの説明をなすこととする。
その点、顧慮対象とするデータとしては先述のところとして既に導出の具体的プロセスを紹介していた関係性の判断材料ら（事象ら）としての、
［黒］［黒］［白］［黒］［灰］［黒］［黒］［黒］［黒］［黒］［灰］
との要素データをまずもって試しに入力してみることとする ――ベイズ推定一般公式（［14］式）に本稿で延々呈示してきた計数的特性を反映させている中でそちらに表記の事象ら検出結果を順々に代入し、（意味合いについてくどいほどに書き記してきたところの）［ベイズ更新］を働かせながらもの計算をなしてみることとする―― 。
すると、下のような結果が導出される。
上記表が意味するところは
「何も未だ判断材料がない」ところで［黒］［黒］［白］［黒］［灰］［黒］［黒］［黒］［黒］［黒］［灰］と順序でデータが与えられていくと、仮説H1ならば、その相対的成立可能性 ―それよりも楽観的な見方を呈しているとの他の仮説らに比しての成立のしやすさ・しにくさにまつわっての可能性― の値が（初期確率0.3%から）
0.02726446531（2.7%） → 0.15964051321(15.9%) → 0.15251837540（15.2%） → 0.46726140096（46.7%） → 0.69330831091（69.3%） → 0.86870501622（86.8%） → 0.94269806577（94.2%） → 0.97379104527（97.3%） → 0.98756856305（98.7%） → 0.99396693391（99.3%） → 0.99485979164（99.4%）
とのかたちで増大していく」
とのことである （※ここまで細々と解説してきたとの［14］式の意味合いが分かっているとの向きにはいちいちもって説明をなす必要もないとのことだとはとらえるが、一応、次のこと、言及しておく → ［尤度］との物差しで計数的に現実社会のありうべき物事の比率を考えもしてみた場合、そう、ある一定の計数的目分量でとらえられる環境（たとえば、特定有害物質は～%で含まれているといった計数的なかたちでとらえられる環境）が検出データの背後の実体的状況となっているのであろうと明確なモデルらを構築した場合に、実体的環境が仮説1で持ち出しているような領分（あるいはそちら領分以上に悲観的なるところ）の範疇に入っている可能性が過半を占めると実際の現実世界のデータから予測されてくる（サンプルを取った屋外環境の標本から特定有害物質が～%で検出されたがゆえに予測されてくるといったことに通ずる式で予測されてくる）、「実体的なデータの現実的捕捉の動向によれば」それよりも楽観的なところの範疇に入っている場合に比してより悲観的なH1に落ち込む可能性が100%中、99.4%を占めると計数的に厳密に予測されてくるというのが上にての［P（H1 | D）の変遷］の意味となる ―ただしもってそのような見積もりは暫定的なものにしかすぎず、データを入力している中途段階でそれだけしかデータがないと想定した場合の状況の話に留まってもいる― ） 。
既に本稿の先の段で呈示しているようなデータ「のみ」が与えられているのならば、
H1：明らかに［執拗なる意志］の賜物がゆえに「特定の」事実関係が現出していると判じられる （判断の確度としては［明らかである］［歴然としている］とのことで「強」）
が成立する可能性が99.4%超とのことになる（［他のより楽観的な仮説らが真たるものとして背景にある確率］に対して仮説H1の示す帰結が導出データの背景にある可能性が ―他のH2からH5の成立確率が残余の0.6%未満のパイを分け合う中で― 99.4%超を占めるとのことである）との上のような確率が呈示されてくる中ではH1 ―客観的に導出できるとの事実関係の数的側面に着目して尤度設定している仮説― の成立する目算が
「必定.」
「それでなければおかしい」
と受け取れるくらいに高くもなるのだが、無論、「他の」反証となるデータが与えられてくると話は異なってくる（ベイズ確率論はデータによって問題となる確率が絶えず更新されていく確率論であると先立って申し述べたとおりである）。
ここでは「反証となる」（H1を否定する方向、すなわち、本稿にての訴求事項を重大なものと見なさせしめないとの意味で「反証となる」）膨大なダミーデータを入力するとどういうことになるかとのモデル呈示をなすこととしてみる。
ただもって、そちら［膨大なダミーデータ入力によるモデル呈示］をなす前に以下の二点のことを説明する必要があると思うのでそうすることとする。
（膨大なダミーデータ投入に先立って説明しておく必要があるととらえることとして）
・（一点目）ここでの確率的分析にあってはデータ入力の［順序］は「数多のデータ入力プロセスの中では」確率の変動比率にほとんど影響を与えない。確率の変動比率に強くも影響を与えるのはデータの属性（判断材料Black,Grey,Whiteの属性）それ自体だけである。
・（二点目）ここでの確率論分析では［膨大なデータ入力方法、および、データ入力に対する瞬時の計算結果導出方法］を含めて［誰でも容易に再現できるだけの手順］を示したうえでの話をなしていくとのものとなる。
まず上記一点目から説明なすが、つい直上の段にて筆者は
［厳密に仮説の計数的定義（そして、そうもした計数的定義のさらに前提となるデータ（事象）の切り分け・導出の手法の明確化）をなした］
うえで所与の状況、（既に切り分けのプロセスを呈示してみせたところの事象としての）［黒］［黒］［白］［黒］［灰］［黒］［黒］［黒］［黒］［黒］［灰］との事象がそこにあった場合、そして、それだけしか顧慮しなかった場合、極めて悲観的な（それに対処しない種族に明日などあるわけがないとの意で極めて悲観的な）H1の相対的成立可能性 ―より楽観的な他の仮説らに対しての成立のしやすさの割合― が99.4%になるとのこと、申し述べた。
だが、そうしたH1成立の99.4%の可能性は
［関係性密結合（濃厚なる関係がみとめられる状況）に反する関係性疎結合（関係はあるも希薄であるとの状況）］
にまつわるものたる［白］のデータが与えられていく度に漸減を見ていく （：何故、そうもした確率論における仮説の定義を計数的になしているのか、尤度設定をなしているのかのコンセプトの説明も先立ってなしている。猛獣の生息密度が異常に緊密な環境に置かれれば喰われて殺される可能性が増えるが、それらの生息密度が低くなれば襲われる可能性は縮減していく、そういうことにもある種、通底するところとして【似たような関係性ではあるもそれは「偶然を出ない」疎結合であるとの関係性】が数多くも特定化されれば、［一部みとめられる凶悪な皆殺しオペレーション実施の表現形式ともとれる堂に入った関係性］の意味合いがたまさかそうも見えるようになっているとの可能性、筆者のような人間が物事を偏執的に危惧しすぎているとの可能性が高まる、それゆえに楽観視ができるとの論法である） 。
そうもした反証となるデータが続々と呈示されてくる状況でそれらデータが膨大な数に及ぶのであれば、H1は限りなく0%に近い値にも縮減していく （ようにベイズ推定計算式にての［尤度］設定を本稿では敢えてもなしている ―［白］データが出ると尤度としてより低い［白］比率を設定している仮説らの成立にまつわる事後確率が縮減していくのは数式の問題として必定である― ）。
といった縮減プロセスにあっては、である。データが与えられてくる順序が大きくも影響しているということはない（直にコンピューター計算をなしている人間としても請け合う）。
たとえば、
［［黒］ばかりのデータが最初に連続集中して入力されているケース］
と
［大量の反証データの入力がなされる中で［黒］のデータがまばらにての形式で入力されているケース］
の両ケース間で（白の尤度を最も低く設定している）仮説H1の成立可能性の縮減率が大きくも変ってくるとのことはない。
同じくものことにまつわっては
『［黒］ばかりが連続して投入されれば、いくら大量の反証データが入力されてもH1が覆しがたくもなり、他面、［黒］のデータがまばらに入力されているのならば、「黒のデータの総数自体に変動はなくとも」H1は比較的、否定しやすくなっている、そういうこともあるのかもしれないのでは．．．?』
といった誤解を抱く向きもあるかもしれない ―換言すれば、確率論的な詐欺を働くような式として特定材料の「意識的」選択集中投下のやりようが悪用されるのではないかととらえる向きもあるかもしれない― 。
それゆえ繰り返しもってして述べておくが、ここでの確率論的分析モデルではデータ入力順序はあまり意味をなさないものである。Black,Grey,Whiteが1000ある中で、たとえば、最初にBlackを一挙に10単位投入しようと、1000の中にばらばらにまぶして計10単位投入しようと1000単位の入力がなされた上での結果には異動は「計数的に」何ら生じない（異動が生じ得るとしたらば、データ入力直後の値の出方だけであり、［1000番目のデータが入力された時点］での確率分布に異動が生じることはなんらない）。
ベイズ推定がデータの入力順序に影響を受けるようなものであるのならば、元より、ベイズ推定は実用に堪ええないとのことになるだろうが、そんなことはないのである。
ただでさえ高校卒業程度の数学的知識でもってしても理解出来るところに単純化させての話の中でよりもって単純化させれば、である。後の段にて具体的計算事例を引き合いにデータ呈示もなす所存だが、
［墨汁・真水をコップの中にそれぞれに垂らしていき、最終的な濁り度合いから状況の見通し度合いを論じる（より黒くも濁っている方が状況は芳しいものではないとのことである）との際に水滴の投入順序はさして意をなさない］
といったことに通底するのがここでの確率論の性質と見てもらってもいい（：「問題なのは、」［厳密に計数的に定義される仮説らの間の相対的確率論的比率としてどういうモデル（仮説）が［現実的状況］に合致するものとして導きだせるか指し示す］とのことにある、としつつも、である）。
次いで上記二点目 ―ここでの確率論分析では［膨大なデータ入力方法、および、データ入力に対する瞬時の計算結果導出方法］を含めて［誰でも容易に再現できるだけの手順］を示したうえでの話をなしていくとの点― についてだが、ここよりなすのも
［基本的数学概念に基づいての単純な話］
であるのではあるも、いかにして同文の計算結果が機械的に瞬時に導出できるのか、ある程度の器用さ （表計算ソフトのようなものを日常的に操作する必要がある社会人や学生に「最低限」求められる程度の器用さでもいい） を伴った人間ならば易くも再現できるとの計算再現手順を一応、事細かに呈示しておく （筆者以外が再現できないようなことを説明しても納得なしがたいと思う向きもいるか、と思いつつ、である） 。
もし筆者の計算結果を再現・追試したいとの向きがおられるならば、まずもって以下の通りの表計算ソフト・スプレッドシート（表形式データ）をそのまま踏襲させるかたちで用意してもらいたい （：もし表記計算ソフトの基本的操作方法が分かっていないということであるのならば、AからGまでの表記をなしているアルファベットの［列］の部のアルファベット順序および1から順々に続いていく［行］の部の順序とセル内表記（マス目内表記）を含めて完全踏襲するとのかたちにての表計算ファイルを用意いただきたい ――但し、ここで呈示しているスプレッドシートはマイクロソフトのExcelの表記方法とは微妙に異なるやりようが用いられるソフトウェア、無償公開されている、それがゆえにここでの例示に用いることとした Open Office. Org表計算ソフトCalc（カルク）のスプレッドシート（の表記方法解説図）であるため、表計算ソフトExcelを用いるとのかたちでの再現を試みるのならば、［セルB18］（縦［B］の列の横［18］番目の行）から［F18］（縦［F］の列の横［18］番目の行）の5つのセルの部にあってだけは［；］（セミコロン）表記の部を［,］（カンマ）表記に変換していただきたい―― ）。
上掲のスプレッドシート ―表計算の［列］属性（AからGの属性）および表計算の［行］ナンバリング（1からはじまってのナンバリング）をそのまま踏襲するとのかたちでセル（表計算ソフトのマス目）内表記を再現することで全く同一の計算手順機械化手段が得られるように調整しているとのスプレッドシート（表書式）― ではB18からF18のセルにて（［A18のセルでの記述がWhiteかBlackかGreyかに呼応するようになっているIF書式］での分岐を設けて）尤度計算に用いられるデータのありようを規定している（除算にて比率的に尤度設定のBlackからGreyのどの部の数値が反映されてくるかを規定している）。
A列のblackやgreyの記述を表記のスプレッドシートを利用する者が操作することで、に応じて、各仮説毎に固有に定められたP（H）の値が（［black］［grey］［white］との［入力データ］に照応するかたちで）変動する、そして、その結果、ベイズ推定にまつわる公式（［14］と振ってその意味合いにつき本稿で実にもってくどく細かくも解説してきたとの式）より応分の［事後確率 ―データ特定後の各仮説（H1からH5）それぞれの相対的成立比率を示すP（H|D）― ］が自動的に導出されるように書式規定しているわけである （のようなやりようは慣れた人間には別段、高度なことではないと受け取れる、オンライン上には英文でのベイズ確率計算用のエクセル形式ファイルなどが公開されていたりしている（無論、筆者もそちらダウンロードして参考に供している）ところとなっている） 。
初期値の問題に関わるところで言い換えなせば、である。同じくものスプレッドシートではA18のセルの内容（IF書式でそれらへの反応を規定しているblack,grey,white）に基づき、B18からF18にあって
とのベイズ推定の基本公式（［14］式）と全く同様の計算結果が ―仮説H1からH5の相対的成立確率に紐付くものとして― 出てくるように設定している。
細かくもの書式内容について分け入っての解説をなせば（俗塵にまみれたハウツー的なることを、下賤なる小手先の技のことをなにを延々と．．．などと高尚を気取る向きには馬鹿にされてしまうことかとも承知の上で、そして、そうした記述は大局的視野でもってして【致命的な事態】を訴えるべくもものしている本稿には不釣り合いなものであるとのことも承知のうえで敢えてもってして細々とした分け入っての解説をなせば）、 同じくものスプレッドシートではB18からF18のセル（マス目）にて表計算ソフトにて頻用される絶対参照・相対参照の書式 （［＄マークによってマウス操作だけで作動させられる自動計算の自動改変機能がどこまで及ぶようにするか規定する］との［絶対参照］［相対参照］書式を用いての基本的書式） にて自動計算にて同じくもの計算結果が簡単に導出されるように調整している ――絶対参照と相対参照の違いを微妙に設けることで直前式解答（直上のセルの内容）が次式に代入されるように調整している（B18のセルの計算結果が次のB19のセルで示される計算結果に反映されるように調整している等等）といった按配にて、である）―― 。
（以上細々と書いてしまったが、［小手先だけの技術論］（あるいは技術論と呼ぶにも値しない［ハウツー的方法論］か）に傾きすぎているきらいもあるかと当然に判じ、上のそれ以上の表計算ソフトの具体的振る舞いそれ自体についての記述は避ける （ここでの確率論がベイズ「統計」の応用、 Bayesian search theory等等（実際に沈んだ原潜スコーピオン号の捜索などに応用された手法）などの高度なやりように通暁している向きらにとり【児戯にも等しきもの】であることを慮りつつ、そう、用いている数学概念や数式それ自体の誤解を招きかねない［単純さ］のこともあるため、誤解を招いても詰まらぬかと小手先の方法論にまつわっての記述はこれ以上は避ける ――本稿のコンセプトは［高等学校卒業レベルの人間にも理解できる説明］を講じることにあると先立って申し述べもしている中であるがゆえに恥じ、慚愧（ざんき）の念に苦しめられるといった心境を抱いているわけではないのであるも、この身、筆者には［マス（衆人）のロゴス（理性）にではなくパトス（情念）の機微を重んずるといったサービス精神を一切抜きにした、耳に苦しいことをひたすらに理性的に詳説しようとの本稿のようなもの］では低レベルの話をなすのに逡巡する心情が強くもある―― ）。
としつつ、
「いちいちもって深くも考える必要もなく［機械、表計算ソフト風情にやらせればいい］との単純な部である（とされるような事柄ら）は全て無視したうえで」
ただ単純に上記の表に見るB18からF18のセルに入力する、
［＝（イコール）以下のIF文に特色がある式ら］
をそのままに転用してもらうだけでも筆者と同文の計算結果が得られるとだけ、とにかくもってして、申し述べておく）
上にて呈示のスプレッドシート（表計算書式）に対して
［マウス操作］
による以下のような単純操作をなせば、膨大な計算（単純計算）の解答、手計算でなせば、文字通り日も暮れようとの手間暇がかかるとの解答が瞬時に導出されてくる。
尚、瞬間的に導出されてくる計算結果は次のようになる（先にて呈示した表と同様のものである）。
上にて膨大なデータ入力に先立っての話としての、
・（一点目）ここでの確率的分析にあってはデータ入力の［順序］は「数多のデータ入力プロセスの中では」確率の変動比率にほとんど影響を与えない。確率の変動比率に強くも影響を与えるのはデータの属性（判断材料Black,Grey,Whiteの属性）それ自体だけである。
・（二点目）ここでの確率論分析では［膨大なデータ入力方法、および、データ入力に対する瞬時の計算結果導出方法］を含めて［誰でも容易に再現できるだけの手順］を示したうえでの話をなしていくとのものとなる。
との点らにあっての二点目の点についての解説（兼・断り書き）としておく。
それではこれより ―直上にて具体的手法を解説した表計算ソフトによる計算方式を利用したうえで―
［H1成立にとってその反証材料となる材料Whiteのデータ］
を1000単位、ダミーデータとして投入、その確率分布の推移を見てみることとしよう（※）。
※材料Whiteのデータを1000単位用意するとのことがどういうことか、と述べれば、である。
そうもした状況は
【第三者が容易に確認出来る刊行物とのかたちで流通している日本語文字数換算にして1万字以上（英語単語数においては3000語以上）の過去の「文献」記録（古典から現代小説などフィクション、そして、特定のトピックについて解説を加えているノン・フィクションら問わずもの文物）】
あるいは
【第三者が容易に確認できる商業作品として市場市中に流通している過去の「映像」記録（映画作品など）】
のいずれかにあたり、そして、先行して顧慮したものと差異が乏しい引用情報・仄聞（伝聞）情報を扱っているとの（公）文書を除外したもの
であるとの要件を充足し、かつもってして、
要素B：［［ブラックホール］ないし［ワームホール］ないし（機序不明概念としての）［異界との扉］のどれか一つないし複数と明示的に結びつけられている］ （e.g.［特定フィクションが［ワームホール］を登場させている］［特定ノンフィクションが［ブラックホール］を作中の主要テーマに据えている］等等）
要素C：［粒子加速器と結びついている］ （e.g.［特定文物が粒子加速器に関わるものである］等等）
要素D：［アトランティスと命名されての概念と関わっている］ （e.g.［特定フィクションが［伝説の沈んだ大陸アトランティス］に目立って言及している］等等）
要素E：［古のトロイアにまつわる伝承との結節点 （1．叙事詩『イリアス』というトロイア崩壊にまつわるプロセスを扱った古典の際立っての構成要素】あるいは2．【叙事詩『オデュッセイア』というトロイア崩壊にまつわるプロセスを扱った古典の際立っての要素】などとの結節点） を色濃くも具備している］ （e.g.［特定フィクションが［トロイアの木製の馬］と直接的に結びつく作中要素を具備している］［特定フィクションが叙事詩『オデュッセイア』や叙事詩『イリアス』（の主要登場キャラクター）と結びついている］等等）
要素F：［ヘラクレスの12功業と直接的に関わっているとの特性を具備している］ （e.g.［特定文物がヘラクレス第11功業と関わる］等等）
要素G：［爬虫類の知的異種族（［聖書の蛇］や［悪魔］といった存在は除く）と濃厚に結びついている］ （e.g.［特定フィクションが知能を持った蛇の種族を登場させている］等等）
要素H：［垣根としての五芒星・五角形と濃厚に結びついている］ （e.g.［特定フィクションが垣根としての五角形を作中の重要要素に据えている］等等）
の各要素のうち、僅か一要素でも具備している．．．．
との作品を計二作ほど、特定・捕捉したとのその事実をもってして一単位ずつ導出されてきもする、
（膨大なるダミーデータの中身としてまさしくも問題となる）
［特定事実関係蓋然性「弱」の関係性判断材料（便宜的に［判断材料Whiteオプション］と呼称）］
を1000単位程、切り分けているとのその状況を指す （ただし、にまつわってはカウントの対象外となる留保条件を付けてもいる。 すなわち、要素B ―ブラックホール関連の要素― や要素C ―加速器関連の要素― にまつわる文物らを繋ぎ合せることは非常に易くなっている（ように見えもする）ために、要素Bおよび要素C絡みの科学論文・研究機関発表文書などノン・フィクション分野のデータは敢えても除外する（よう処理手順を定めている；反言すれば、要素Bおよび要素Cの共有でもフィクションに限ってはそれを許容するとのかたちで手順を定めている）。 要素B［［ブラックホール］ないし［ワームホール］のどれか一つないし複数と明示的に結びつけられている］および要素C［粒子加速器と結びついている］と関わるものとして扱っているノン・フィクションの数はそれこそ日々大量に「量産」されており、そのような［ありふれたもの］を意味判断の材料にすることはできないとの判断があるからである ――極論すれば、「最近刊行された加速器実験関連の特定研究者論文と過去に刊行された加速器関連の解説書籍をつなぎあわせて、それらには要素Cの共有がみとめられる、だから、［恣意性］［偶然性］の是非を決めるうえでの恣意性否定の論拠となるかたちで情報処理できる」とはなせないだろうと判じられもする―― ） 。
（ここでのWhite1000単位投入とのダミーデータ投入事例については要素Bから要素Hまでのいずかれひとつの要素を共有している作品らを各々二作品ワンセットになっているものとして1000作品づつ、すなわち、［計2000の特定の色のついた作品ら］を呈示しなければならないとの状況でそれができているとのことを念頭に置いている ―またもってして述べておくが、先にアルゴリズム呈示したように事象の捕捉に際してはその基礎となる関係性を重複顧慮出来ないようにしてもいる （わけだが、問題となる関係性を導出するのは比較的、というより、かなり易い．たとえば、アトランティスを作中モチーフとして重きに置いている作品は現代文化事象として数多あり、そちらはWikipediaなぞにも具体的事例が多く載せられている）― ）。
超高性能コンピューターをその探査のためだけに働かせるか、あるいは、それ専従の有志がある程度の数結束しているとの状況でなければ、問題となる関係性を1000単位導出・呈示する（問題とする文物らを2000単位導出・呈示する）ことはできないだろうが、ただもってして、その探索それ自体はそれほどまでに難事とはならぬであろうとの式で
［判断材料White］
導出供与材料はこの世界に数多あると考えられる （ただし筆者の目文量ではそれでも2500単位ぐらいから探索は困難になる、要するに、5000作品以上、該当作品を特定することは難しかろうとの観点がありもする）。
さて、筆者は既に判断材料Blackを8単位、判断材料Greyを2単位、そして、判断材料Whiteを1単位を（それらが捕捉できるとの実状と共に）示して仮説H1から仮説H5のベイズ推定における確率分布がどうなるかの指摘をなしている。その指摘のプロセスでH1の［初期確率］を1000の内3つ、0.3%と置いた段階からH1の事後確率 ―換言すれば、恣意でなければ成立し難いような関係性が常軌を逸して数多成立しており、それによって執拗かつ嗜虐的に殺害予告に等しき行為がなされているのが示唆されているとのこと（がデータ現出の背後にあるとのこと）にまつわっての仮説― が99.4%にまで増大するとの［ベイズ更新］が発生している（上の解説部を参照のこと）とのことも述べている。
そうもした状況に加えもして1000単位、H1の成立を強くも否定する（代わりに確率分布にてH1とパイを分け合うかたちとなるより楽観的な仮説らの成立可能性を増大させる）材料Whiteを投入してみるとどうなるのかの話をここではしている。
その結果は下のように計算されてくるとのものである（そうもした計算結果をそのままに導出可能であるとのものとしての具体的計算書式も上にて呈示しているところとなる）。
ダミーデータを付け加えていく中で判断材料Whiteの総数が計223に到達した時点でH1の見込みは10%を下回る（H1は小数点以下12桁まで表示にて0.098150906025およそ9.81%になる）。
その時点 ―Whiteが計223単位、Blackが8単位、Greyが2単位ほど投入されている時点― でH2の見込みは0.056258177004（およそ5.6%）、H3の見込みは0.817091335143（およそ81.7%）、H4の見込みは0.028192833562（およそ2.8%）、H5の見込みは0.000306748266（およそ0.03%）へと変じる（ここでは小数点12桁を越えての計算をしないでの概数値を挙げており、桁数丸めての%表記の和も厳密には100%にはならないが、実際には和は100%になるようになっている）。
Whiteが累計にして600単位入力されもしている時点でH1の見込みは概数値 ―小数点以下12桁まで表示― で0.000000000232（0.00000000232%）、すなわち、限りなく0%に近くもなり、H2は0.000000404714（およそ0.00004%）となり、H3の成立見込みは0.723877262523（約72.3%）、H4の成立見込みは0.249401725908（約24.9%）、H5の成立見込みは0.026720606623（約2.6%）へと変ずる。
さらに表計算ソフトでの瞬時大量計算における結果について記述なせば、最初に入力されたもの以上に新規にGreyもBlackも出てきていないとの状況で（膨大なダミーデータ含めての）Whiteが累計にして1000単位入力されることになっている時点でH1の成立見込みはほぼ0%（1を100%としたときに小数点20桁まで表示すると0.00000000000000000002になるとの「超」極小の値ともなる）になり、同文にH2の成立見込みもほぼ0%、H3の成立見込みは約10.24%（表計算ソフトの12桁表示の概数では0.102450236371）、H4の成立見込みは約40.55%（0.405586212732）、H5の成立見込みは約49.1%（0.491963550897）となる。
（※尚、先程にて呈示の計算方法を用いて即時再現なしていただければご理解いただけることかとは思うが、1000単位のWhiteのデータを入れた「後」にBlack8単位Grey2単位を入れようと、あるいは、White大量投入の「前」にBlack8単位Grey2単位を入れようと、あるいは、1000あるWhiteの中にBlack8単位Grey2単位をまぶして入れようと、「結果的に」出てくる確率分布がH1,H2,H3,H4,H5それぞれに実質0%、実質0%、約10.3%,約40.6%,約49%となりもすることに何ら異同・相違はない）
以上より分かることはこうである。
極々単純化させての確率計算 ―確率計算の前提になる情報処理、データ導出プロセスの定義付けにあっては知性の多寡（生き残るために［知識］という名のの情報リソースを役立てようとするとの意志の力の働き具合）が大きくも作用するところと見えもするが、既に切り分けした導出済みデータ（［事象］）に対するやりようとしては高校生程度の数学知識でもってして多くの人間に理解なせようとのものへと極々単純化させもしているとの確率計算― の問題としてWhiteが1000単位程捕捉されている ―すなわち、先述の情報処理手順6にてWhite導出に供される材料らが［2000作］程、捕捉されている― とすると、そして、といった状況下でBlackが8単位程捕捉され、Greyが2単位程捕捉されている（実際にそうもした捕捉データは既に呈示している）とのそのケースでは
「その時点での情報だけを考える限り」においては
H1：「情報処理の対象となる作品らから情報処理プロセスを経て導出される［黒］［灰］［白］と色づけしての関係性の枠組み内にあって（ベイズ推定での仮説検証における［尤度］設定の問題として） Black3%, Grey4%, White93%の状況を体現したものである」と便宜的に見繕いもしている仮説 ――自然言語による意味付けとしては［明らかに［執拗なる意志］の賜物がゆえに「特定の」事実関係が現出していると断じられる（判断の確度としては［明らかである］［歴然としている］とのことで「強」）］との意味合いを与えての仮説――
および
H2：「情報処理の対象となる作品らから情報処理プロセスを経て導出される［黒］［灰］［白］と色づけしての関係性の枠組み内にあって（ベイズ推定での仮説検証における［尤度］設定の問題として） Black1.5%, Grey3.5%, White95%との状況を体現したものである」と便宜的に見繕いもしている仮説 ――自然言語による意味付けとしては［おそらく［執拗なる意志］の賜物がゆえに「特定の」事実関係が現出していると判じられる（判断の確度としては［おそらくそうであろう］とのかたちで上のH1に劣る）］との意味合いを与えての仮説――
ら成り立つ、「他のより楽観的な状況を考える」仮説とパイを奪い合うとのかたちで成り立つ可能性は
［0%（限りなくゼロに近しいとのことで実質上の0%）］
であるとの分析結果が出てくるとのことであり、といった状況下でも
H3：「情報処理の対象となる作品らから情報処理プロセスを経て導出される［黒］［灰］［白］と色づけしての関係性の枠組み内にあって（ベイズ推定での仮説検証における［尤度］設定の問題として） Black0.8%, Grey1.2%, White98%の状況を体現したものである」と便宜的に見繕いもしている仮説 ――自然言語による意味付けとしては［［執拗なる意志］か［部分的思惑の発露］か［偶然］かにつき「予断・楽観的見方をまったく許さない」との灰色の状況に由来するものとして「特定の」事実関係が現出していると想定される（尚、［ことの本質］があまりに重要なものである、すなわち、体系的に［皆殺しにするとのオペレーションの実施］にまつわる「執拗な」意思表示がなされてきたか否かに直に関わるとの意であまりに重要なものであるために「予断・楽観的見方をなんら許さない」とのことはすなわち［危機の分析と回避］に全力を尽くして然るべき状態と同義である）］との意味合いを与えての仮説――
が成り立つ可能性は未だに10%超ほど残置しているとの分析結果が出てきている（正確には小数点以下12桁表示で0.102450236371となる10.2パーセント残置を見ているとのことである）
とのことである （：膨大なWhiteのダミデータを入れ込んでのWhite1000,Black9,Grey2の状況ではBlack,Greyの数的比率はおよそ11/1011、1.08%となる．といった中でもBlack,Greyが計2%程存在していると想定してのH3は（確率論における大数の法則にも屈服せずに）White1000単位入力の時点でも10%以上残置し続けているとのことである。但し、［Blackオプション0.4%、Greyオプション1%（黒色および灰色の比率が全体の1.4%）,Whiteオプション98.6%］との状況を想定してのH4をたとえば、［Blackオプション0.5%、Greyオプション0.5%（黒色および灰色の比率が全体の1%）,Whiteオプション99%］などと表記のデータ入力状況に（そのまま、全くに、といったレベルではないが）「あまりにも近しいもの」にわざと改定してしまうとH3の成立可能性は相対的に「2.9%」にまで落ち込む ―統計学的手法をとってのやりようであれば仮説棄却領域などと見る人間もいるだろう領域に落ち込む、でもいい― 。だが、といった確率のあやふやなる有り様の問題は「元よりWhite1000投入状況とても一時的なる状況に過ぎない」こととして脇に置く（本来ならば「確率論における大数の法則の問題として1000における黒0.8%、灰0.2%、白99%の精度の違いは揺るぎがたいものとなっている、であれば、仮説設定を切り替えて、H1からH5を0.8....%、0.2....%.、99......%と小数点2桁以下の正確性を問うものに切り替えて何がよりもって現実的状況に合致するのか、さらにもの仔細なる分析をなそう」との［より細々とした分析］に移るとのこともあろうか、とも思うのだが、ここではまだサンプル数が少ない、また、異同の生じ度合いが不確実であるとの状況を扱っているため、フロー（変動的状況）の分析からストック（固定的状況）の分析に重きを置く方向に切り替えてのそういう発想法には行かない）） 。
要するに1000単位ほど判断材料Whiteが連続して出てくる状況を仮現的にシュミレートしてもH3が現実的状況としてそこに成り立ちやすい、あるいは、成り立ちうるとの状況、10%成立（成立しにくいように対立仮説のモデルチェンジを意図的になしても3%成立）との状況が「所与の」仮説間にては横たわっているとのことになる。
ここで1000単位、Whiteを投下した後にさらにもって（「それをなすことが「できる」との目分量が実際にある」とのこととして）Blackを新たに7単位、また、Greyのデータを順次28単位投入「できる」としよう（これは自身捕捉しているデータより導き出しての私の現実的目分量を反映させての数値である）。 すなわち、ここまでの入力データ（本稿の先の段にてそれがいかように導出できるかのプロセスを例示として示してきたBlack8単位およびGrey2単位）と合算してBlackを計15単位、Greyを計30単位程、順次用意できるのだとしてみよう（※）。
※『材料Greyを28単位特定することが易々と出来るのか?それが物理的に出来たとしても、そのような分析を情報量（を規定する手持ち時間）が限られている個人にできるのか?』
と思われる向きもいるかもしれないが、それが比較的易々と出来るようになってきているのが ―その気があるとの式でアテンション（注意力）およびリテラシー（情報真偽判別能力）が働いているとの向きが周囲を望見した際に諸種材料が捕捉できるとの― 現代社会というやつである。
たとえば、ここでの確率論的アプローチのようなものに臨んでの標本ら（ samples of probalistic approach ）の捕捉が容易なるところとなっているとのことについては本稿執筆時「現行」、一連のシリーズものとしてオンライン上に流通している（YouTubeなど画像サイトを介して流通している）、
911 Hidden in Hollywood
という動画シリーズを通しでもってご覧いただければお分かりいただけようが、異論を許さぬクリッピング映像を紹介するとの式で
［911の事前言及をなしているハリウッド映画ら］
が数多紹介されているといったことがある ―問題はそれら存在が偶然あるいは（意図ありとてもの）些細な意図の相乗的発露で済むか否かである― 。
（※たとえば、上にて言及の表記動画シリーズでは半世紀以上前に初出のものである（一九四九年初出とも）米国アニメ作品である Often an Orphanという作品にて
「ルック!イッツ・ザ・タワー!ゼイ・アー・フォーリング!ウァー」 （「見てよ、タワーだ!ああ崩れていく、ああ、塔が崩れていく!ウアー」）
などと都会恐怖症を患った犬のキャラクターが自分のツインタワー状の耳を掴むなどする所作を伴いながら錯乱しながら全身でぶるぶると震え狂わんばかりに都会を恐怖し、ついには断末魔染みた叫び声を上げて卒倒してしまうとの描写 （原文表記では Look! It's the towers! THEY'RE FALLING! [Screams, then collapses onto
ground]
などと英文Wikipedia［ Often an Orphan ］項目にも現況わざとらしく紹介されている不自然な描写がなされてのパートでゼイアーフォーリング、塔が崩れていくよ!の台詞が発せられる部でツインタワー状の両耳が錯乱した卒倒間近の犬によってつかまれるとの描写） が例示紹介され、 短編アニメーションである同一作品でおなじくもの都会恐怖症の犬のキャラクター（チャーリー・ドッグなるキャラクター）が彼をペットにするとしつつもその実、厄介払いしたいとの地方の豚の擬人化キャラクター（ポーキーとして世間一般に認知されているそれ）に「77」が刻字された列車に向けて袋詰めにされて放り込まれる（都会への逆送致が試みられる）などといった描写がなされているといったこともが同時に例示紹介されたりしている ―先立って指摘したように双子の塔（1966年に建設起工式が執り行なわれたことも先述のツインタワー）が崩れおちたとの先の911の事件は多重的に［77］という数値と結びついている（そして表記のツインタワー建設着工にかなりもって先立つ、青写真すらなかったとの頃に遡って先立つとの短編漫画作品ではツインタワー状の耳を掴むなどして「塔が崩れる」と喚きつつ卒倒した犬が77を刻印された列車に放り込まれる）― 。
そういったことが字義通りこの世界には山とある（そして、うち一部はかなり克明に現物映像が切り抜かれて指摘されている）。
そうもしたことをしてどこまで［偶然の賜物］（ only-co-incidentalなるもの）と見るのか、あるいは、 ［長期的計画に基づいての恣意的事前言及の賜物］（intentionalなるもの）と見るか、その判断のありようが肝要となると強調したいのだが、とにかくもってして、事前言及「がかった」予見「的」言及事物がそこら中にざらにあることに違いはない （たとえば、である。国内にての邦画、東映が満を持して1980年に世に出した戦争スペクタル映画『二〇三高地』（往時および今時にてよく知られている大物俳優らが多く顔見せしているバジェットの面でも力の入れようが分かろうとの映画／数々の人権侵害行為をなしてきたとの大規模宗教団体のプロモーション映画なぞも撮った監督がメガホンをとっているとの作品）、日露戦争での二〇三高地の泥沼の戦いと愚将との歴史的評価が伴う［殉死］でよく知られた乃木希典やりようが描かれる同映画作品『二〇三高地』のDVDを借りるなどして、の中の、1時間06分45秒経過時以降の5分ほどのシーンをとおしで見ていただければお分かりいただけるようなところとしてそこにあっては「両肩に［7］の数値が刻まれた部隊識別ナンバー（兵士らの肩における部隊識別ナンバー）をつけた」兵士らがナンバー77と共に［自殺命令に近しき軍令］で特攻していく様が旅順戦地外観地図にあっての（日本軍の）［第1師団］［第「9」師団］［第「11」師団］の地図上の陣地描写の「後に」印象深くも描かれているといったことがあったりなどもする（911の事件では目立って［77］と結びつくところでの特攻、［自殺挙動］がなされた事件と認知されもしている ―ナンバー「9」「11」、ナンバー「77」、特攻による自殺オペレーションとの要素共有がある― ）。 といったことを［偶然の問題］以上に取り上げるのは無論、馬鹿げていることと見られやすきことかとは思う、「勇者は一度しか死なず、臆病者は二度死ぬ」とのシェイクスピアの言ではないが、二度目の死を近々進呈されることになっても、そう、殺されても、［常識］というものに隷従しているような奴原によっては殊にそう決めつけられることか、とは思う。 だが、［そういうこと］がそこら中に山とある、そして、そうもした予見描写が言われれば命も差し出そうとの玩具の兵隊のようなものにされた人間らの無謀無為なる自殺挙動が如くものと結びつけられている（映画『ファイト・クラブ』とスペース・モンキーの意味合いについての話は先だってなしている）ことが散見されるというがこのふざけた世界である）。
一九八〇年初出の邦画にあっての描写にまで筆を割いたのは余事記載も過ぎたところだったかとも思うのだが、そこら中に散見される予見「的」作品の中にあって、殊に問題になるような作品ら、ヒンターラント（後背地）にあってごろごろと転がっている予見「的」言及事物らのうち、少なからず存在しているとの［際立って厭なにおいを放っているものら］を多く確率論の材とできるとの判断が本稿筆者にはある）
その点、本稿では判断材料Greyの抽出条件 ―それなりに厳しくもしているつもりである― として
（処理手順4との手順に関わるところとして）
要素A：［911の事件の発生を事件発生前に先覚的に言及しているとの要素を具備している］ （e.g.［［911］と［双子］との言葉の双方と関わる式での描写を目立ってなしている］［ニューヨークのビル爆発とペンタゴンの攻撃を同時に描き、また、911と親和性が高い数値列を用いている］等等）
との要素の共有関係が2つの作品らより特定された時点でGreyを一単位導出する］
との条件を設けている。にまつわっては、（遺漏無くもの典拠紹介には手間暇がかかるが問題となる作品らを挙げる分では）造作も無く、Greyはかなりの単位、抽出できるようになっているとのことがあるのがこの世界であると述べたいのである。
ここで既にBlack8単位、Grey2単位、White1000単位を投入している段階でBlackを追加で7単位、Greyを追加で28単位投入する ―くどいが私が手持ちのデータよりそれをさして労苦伴わずに投入できると踏んでいる追加データ量でもある― とその時点でH1からH5モデルの（便宜的に話を単純化させるために離散的にパイを奪い合うようにしている）確率分布は次のようなものに向けて急激に「変位」していく。
H1：約0.0619%成立見込み有り（小数点以下12桁まで表示で0.000619730307）
H2：約99.884%成立見込み有り（上と同じくもの表示で0.998849083781）
H3：約0.0531%成立見込み有り（同上0.000531086268）
H4：実質上0%の成立見込（同上0.000000099644）
H5：実質上0%の成立見込み（小数点12桁を越えてもゼロが延々と続く.0.00000000000とのかたちで、である）
Whiteを1000単位投入しているとの段階で限りなくゼロに近しい状況になっていたH2の成立可能性が急激に増大、ほぼH2成立であろうとの状況に至る（すなわち、仮にもし、White1000単位（基礎となる作品2000作品より抽出しての1000単位）、Black15単位、Grey30単位しか情報が手元にないのなら［所与の条件の中ではH2ぐらいしか成立しない］（としか「その時点では」述べられない）とのことになっている ―H2より楽観的なる仮説は実体的状況としては（所与のデータからは）確率上、ほぼ成り立ちえないとの計算結果が出てくる― とのことである）。
さて、に対して、さらに再び膨大な判断材料Whiteのダミーデータを投入してみる（投入することができる）とのケ－スを考える。
ここでは便宜的にWhiteをさらにもってして
「1500単位」
投入してみる、それができるのだとしてみよう ――何故、1500単位なのかと述べれば、Whiteを易々と導出できるとのひとつの限界線は計2500近辺にあるのではないか（先述の処理手順6で明確に白ラベルを貼れもする作品らの易々とした特定のひとつの限界線は2500単位導入するための［5000作品］が限界なのではないか）との筆者の［おおよその目測］があるからである（ただし実体はさらに多く、ないし、少なくなっているとの可能性の双方がある））――
とすると、そう、「さらにもって」Whiteを漸次1500単位程投入できるのだとすると、その過程にてWhiteを「追加で」1000単位投入しもしている時点（Whiteが累計2000単位に達しWhite導出のための作品が4000作品ほど捕捉されもしてきている時点）での確率は
H1：実質的0%の成立見込み（小数点以下12桁まで表示で0.00000000000）
H2：実質的0%の成立見込み（同上0.000000000055）
H3：約92.225%成立見込み有り（同上0.922534502178）
H4：約7.746%成立見込み有り（同上0.077465303348）
H5：実質的0%の成立見込み（小数点以下12桁まで表示で0.000000194419）
となり（H3が圧倒的過半を占める状況となる）、の後、Whiteを追加で1500単位投入するに至った時点（Whiteが累計2500単位に達してWhite単位導出のための作品が5000作品ほど捕捉されている時点）で
H1：実質的0%の成立見込み（小数点以下12桁まで表示で0.00000000000）
H2：実質的0%の成立見込み（同上）
H3：約36.016%成立見込み有り（同上0.360164797441）
H4：約63.398%成立見込み有り（同上0.639801855610）
H5：実質的0%の成立見込み（小数点以下12桁まで表示で0.000033346949）
となるとの計算結果が出てくる。
要するに、である。
計5000作品以上 （White2500単位の材料となる作品5000作品、Black15単位の材料となる作品30作品、Grey30単位の材料となる作品60作品 ―処理手順上、White導出とBlack,Grey導出には幾分かの重複が発生する可能性があるとのかたちに仕様を定めている（先述）ため、5090作品とは厳密にはならない― ） との材源となる作品らを顧慮した際に、Black比率はおよそ0.5%、Grey比率はおよそ1.1パーセントになるとの状況を顧慮した際に、
H3：情報処理の対象となる作品らから情報処理プロセスを経て導出される［黒］［灰］［白］と色づけしての関係性の枠組みに関して（ベイズ推定での仮説検証における［尤度］設定の問題として）［ Black0.8%， Grey1.2%, White98% ］の状況を体現したものであると便宜的に設定しもしている仮説 ―自然言語による意味付けとしては［［執拗なる意志］か［部分的思惑の発露］か［偶然］かにつき「予断・楽観的見方をまったく許さない」との灰色の状況に由来するものとして「特定の」事実関係が現出していると想定される］との意味合いを与えての仮説―
の成立可能性は、（より楽観的なる仮説となる）、
H4：情報処理の対象となる作品らから情報処理プロセスを経て導出される［黒］［灰］［白］と色づけしての関係性の枠組みに関して（ベイズ推定での仮説検証における［尤度］設定の問題として）［ Black0.4%， Grey1%, White99.6% ］の状況を体現したものであると便宜的に設定しもしている仮説 ―自然言語による意味付けとしては［おおよそ（おそらく）にして［部分的思惑の発露］ないし［偶然］として「特定の」事実関係が現出していると想定される（判断の確度としては［おそらく］との程度で「弱」）］との意味合いを与えての仮説―
の成立可能性が63%を越えている中ながらも未だに35%を優に越えて計算されてくるという状況にある
との計算結果が出てくる（：そして膨大な判断材料Whiteの2500単位特定についてはさておきもBlackとGreyの材料となる作品が必要分だけ特定できるであろうとの具体的知識が筆者にはある。あとは、そう、Whiteを果たして本当に2500単位用意できるのか、それを超過させることができるとしてどうなのか、の問題にすぎない）。
くどいが、判断材料Whiteの材料となる文物を5000作品程、用意する、すなわち、［要素B］［要素C］［要素D］［要素E］［要素F］［要素G］［要素H］、事細かに振り返って紹介すれば、
要素B：［［ブラックホール］ないし［ワームホール］ないし（機序不明概念としての）［異界との扉］のどれか一つないし複数と明示的に結びつけられている］ （e.g.［特定フィクションが［ワームホール］を登場させている］［特定ノンフィクションが［ブラックホール］を作中の主要テーマに据えている］等等）
要素C：［粒子加速器と結びついている］ （e.g.［特定文物が粒子加速器に関わるものである］等等）
要素D：［アトランティスと命名されての概念と関わっている］ （e.g.［特定フィクションが［伝説の沈んだ大陸アトランティス］に目立って言及している］等等）
要素E：［古のトロイアにまつわる伝承との結節点 （1．叙事詩『イリアス』というトロイア崩壊にまつわるプロセスを扱った古典の際立っての構成要素】あるいは2．【叙事詩『オデュッセイア』というトロイア崩壊にまつわるプロセスを扱った古典の際立っての要素】などとの結節点） を色濃くも具備している］ （e.g.［特定フィクションが［トロイアの木製の馬］と直接的に結びつく作中要素を具備している］［特定フィクションが叙事詩『オデュッセイア』や叙事詩『イリアス』（の主要登場キャラクター）と結びついている］等等）
要素F：［ヘラクレスの12功業と直接的に関わっているとの特性を具備している］ （e.g.［特定文物がヘラクレス第11功業と関わる］等等）
要素G：［爬虫類の知的異種族（［聖書の蛇］や［悪魔］といった存在は除く）と濃厚に結びついている］ （e.g.［特定フィクションが知能を持った蛇の種族を登場させている］等等）
要素H：［垣根としての五芒星・五角形と濃厚に結びついている］ （e.g.［特定フィクションが垣根としての五角形を作中の重要要素に据えている］等等）
との要素らの一要素にあってでも共有関係を呈する文物ら ―但し要素B及び要素Cの共有関係にあってだけは日々大量に量産されている科学論文のようなノン・フィクションの類を度外視する― を累計5000作品程特定している（White2500単位の材料を捕捉している）との中でもここでのモデルでは直近言及の仮説H3が
［致命的なもの］
として成立しているとのことになる （：仮説H3の成立可能性が35%超なのであるから、［話柄としていることの危険性］からここでの情報処理量だけ考えるのならば、「弾丸が2発装填されている6発弾倉の標準的リボルヴァー式拳銃でロシアン・ルーレットをやれ」と言われているが如き危険・不条理な状況ともとれる ―正確には人類全体が［種族の運命］を質草にそういう状況に通ずる馬鹿げた賭けをやらされているようなありようともとれる、そして、そういう馬鹿げた賭け事をやらされている時点で「少なからぬ人間が具体的・客観的なる式で異を呈しなければそのような種族は（過半成員が不都合なことに意を向けられぬとの式で脳機序が大々的に意識ないし無意識的に操作されていようとなかろうと【事情】の問題は抜きにして）「終わっている」」状況だともとれる― ）。
ここまでで話をベイズ推定で何が述べられるのか、とのことについて（「話を単純化させたうえで、」では）大体のことを伝えきったかと考えてもしている。そのように考えもしているので、直下、［まとめ］となることを表記して、
［筆者の主張を折るにはいかようなことが必要か］ （言葉を換えれば、［筆者の問題意識とは計数的に表せば、どのような性質を有しているものなのか］）
とのことについての「高校生でも理解できるようにしつらえているつもりである」との分析に一区切りを付けたい。
［計数的問題として呈示してきたことの「まとめ」として］
ここまでの段にて、である。［現実をそうしたものであると見繕った仮説］らが［次々と与えられていくデータ群］に即応・照応していかように成り立ち易くなっていくのか、あるいは、成り立ちにくくなっていくのかについて ―（［確率論における大数の法則］が働く中でありながらも相対的なる確率的枠組みの比率を呈示するとの紋切り型の話に終始したきらいもあるかとの自己認識もあるのだが）― とにかくも、計数上の問題として
［以下（段階的に）表記するとおりの話］
がなせることを指摘してきた。
段階A：問題となる事実関係（機械的に所与のデータより導出できるとの事実関係）に手順を厳密に定めた式で［黒］［灰］［白］とのラベルを貼るとのことをなす。そして、それら［黒］［灰］［白］ラベルの実体的現出動向をもってして確率論における［事象］の現出動向と同義なるものととらえるとのことをなす。
（※上にてのラベルの貼り方としては［白］ラベルから［黒］ラベルの順序で
［関係性（特定事実らの特定要素の共有とのかたちで機械的に導出される関係性）の自然にはおよそ成り立ちがたいとの度合い］
が高まっていくように仕様を定めている （ラベルが貼られる手順それ自体についても厳密に定義している中で、である） 。
につき、［白］ラベルとは関係性が成立していても
「そんなことが成り立っているのは当たり前、そこに関係性を求めるなどというのは牽強付会（こじつけ）であろう」
と見られるような事実関係に貼られるものと手順定義しており（［所定の要素らの中でアトランティスとの要素だけを具備している流通度の高い作品ら］を二作品ほど同定した段階ですら［白］は1単位導出されてくる）、 そうした関係性 ―特定の事物らの「疎結合状態；関係はあるも希薄であるとのありよう］を示す関係性― が数多ある中では（［白］ラベルを貼っての疎結合状態を呈する関係性と同一の事実らを基礎・基盤としながらも事物ら繋がり合いの多重性がゆえによりもって関係性が特異かつ色濃い、関係性密結合状態にあるところにそちら分類をなすとの）［黒］や［灰］といった関係性が若干ながらあっても深刻視するに足りないとの判断が導出されるとの見繕いをなす。そして、また、それと逆のことも述べられるとの見繕いをなす）
（⇒再言する。
「～との事実関係が存在しない」
との［否定的事実］を証明することは難しい（先述なしてきたところの Probatio diabolica［悪魔の証明］との概念に関わるところである）。 状況の楽観的ありようを主張しようとの向きらがそうも［「否定的」事実］の指し示しの困難の主張を前面に出せるだけの立ち位置にいることを顧慮・斟酌し、ここでの確率的分析もそうした向きら ―懐疑主義者を気取りたいとの向きらの中でも［獣声に等しい理なき否定の決めつけ］しかなせぬとの取り合うに値せぬ紛い物（世の中のことが分かっている人間には内心で「総会屋がかった馬鹿の振りもなせるとの節操・節義をなんら伴わぬとの敵手の相応の手先、でなければ、頭の働き具合が本当によろしくないだけの輩か」程度に愚弄軽侮しかなされないだろうといった按配の下等な者達）ではなく本当に取り合うに足りるだけの知性を持った者ら― の言い分に確率論として応えられるものとしている（つもりである）。
すなわち、
「問題となる意思表示など「ない」ということを証明する義務を負った俺たちはいわばもってしての［悪魔の証明］の責任を負ったものであり、あることを無理矢理にでも主張しようとする、僅少なる材料でも重んじられるとの立ち位置にあるそちらさんに対して確率論を展開するうえで圧倒的に不利な立ち位置にいるのだ。だから、そちらさんの確率論的目分量など取り合うに足りないね（等々）」
との言い分に真っ当な確率論でもってして応えられる途を選択している、すなわち、［こじつけ度合い］を増さしめる【問題となる事実関係と包摂・近接関係にあるが、だが、ありふれているとの「疎」結合の関係性】の成立と【まさしくも問題となる「密」結合を呈しての「多重的」関係性】の成立をそれぞれに ―類縁の事実関係を基礎にして― 捕捉し、それら比率を分析することで「～が成り立ちうるか」「～が成り立ちえないか」の確率論的ありようをベイズ推定でもってして煮詰めていくとの途を選択している）
段階B：表記の［黒］［灰］［白］のラベルの貼られた事実関係らが現実世界にどれだけの比率で存在しているのか、いくつか仮説を定立する ―それら仮説らは［黒］［灰］［白］ラベルの比率でだけもって定義されるとの式で純粋に計数的に定義されてのものらとなる― （：その点、複数仮説の仮説定立にあっては特異なものである［黒］［灰］ラベル付きの関係性の比率が高まる毎に一連の関係性の背後に［「執拗な」恣意的やりようの介在］が想定されることになる．計数的に［恣意性］［執拗性］［悪意（害意）］の程を「推測」しようとの発想法である）
段階C：［話を高校生の数学的知識でも対応できる公式に単純化させる］ために（直上表記の）段階Bで定立した複数仮説らがあまねくも思索対象の分類を決しきっているとの意図的モデル付けをなし （確率密度関数の問題を考えずに［離散的なものとして存在している顧慮の対象となるモデル］らの総計のパイの奪い合いをいくつかの相互に排他的な仮説が分け合っているとの状況を意図的に想定し）、 データら （［黒］［灰］［白］のラベルが付けられた事実関係らの存在データ） が与えられていった際に［ベイズ更新］ （高校生にも分かるように先述なした通りの数式処理） にて問題となる仮説らの成立可能性が ―ベイズ推定の一般公式に基づいて― いかように変化していくのか測定してみる
以上の段階Aから段階Cの中身に関わるところとして
H3：情報処理の対象となる作品らから情報処理プロセスを経て導出される［黒］［灰］［白］と色づけしての関係性の枠組みに関して（ベイズ推定での仮説検証における［尤度］設定の問題として）［ Black0.8%， Grey1.2%, White98% ］の状況を体現したものであると便宜的に設定しもしている仮説 ―自然言語による意味付けとしては［［執拗なる意志］か［部分的思惑の発露］か［偶然］かにつき「予断・楽観的見方をまったく許さない」との灰色の状況に由来するものとして「特定の」事実関係が現出していると想定される］との意味合いを与えての仮説―
が圧倒的な分量の判断材料Whiteのダミーデータ（材料5000作品「超」存在を想定してのダミーデータとしてのWhite2500単位のダミーデータ）の投入に対しても、（現実的にそれを支えるだけの黒・灰が導出できるとの目分量がある中で）、
成立見込み35%超
をなおもって保持しているとのことを指摘しもした。
前頁までの内容を受けつつ、同じくものことにつき、言葉を換えてのまとめをなす。
⇒
（Whiteを果たして本当に2500単位用意できるのか、また、それに満たなければ、あるいはそれを超過させることができればどうなるのか、との分析もなせるところとして）
H3：情報処理の対象となる作品らから情報処理プロセスを経て導出される［黒］［灰］［白］と色づけしての関係性の枠組みに関して（ベイズ推定での仮説検証における［尤度］設定の問題として）［ Black0.8%， Grey1.2%, White98% ］の状況を体現したものであると便宜的に設定しもしている仮説
の成立する確率は
［それ以上に楽観的なる状況を想定する仮説ら ―よりもって関係性の薄さを示す［白］の比率が高くもなっているとの仮説ら― ］
に対して、（現行用意できるとの現行目算がある材料を念頭に置きもしての中）、
要素B：［［ブラックホール］ないし［ワームホール］ないし（機序不明概念としての）［異界との扉］のどれか一つないし複数と明示的に結びつけられている］ （e.g.［特定フィクションが［ワームホール］を登場させている］［特定ノンフィクションが［ブラックホール］を作中の主要テーマに据えている］等等）
要素C：［粒子加速器と結びついている］ （e.g.［特定文物が粒子加速器に関わるものである］等等）
要素D：［アトランティスと命名されての概念と関わっている］ （e.g.［特定フィクションが［伝説の沈んだ大陸アトランティス］に目立って言及している］等等）
要素E：［古のトロイアにまつわる伝承との結節点 （1．叙事詩『イリアス』というトロイア崩壊にまつわるプロセスを扱った古典の際立っての構成要素】あるいは2．【叙事詩『オデュッセイア』というトロイア崩壊にまつわるプロセスを扱った古典の際立っての要素】などとの結節点） を色濃くも具備している］ （e.g.［特定フィクションが［トロイアの木製の馬］と直接的に結びつく作中要素を具備している］［特定フィクションが叙事詩『オデュッセイア』や叙事詩『イリアス』（の主要登場キャラクター）と結びついている］等等）
要素F：［ヘラクレスの12功業と直接的に関わっているとの特性を具備している］ （e.g.［特定文物がヘラクレス第11功業と関わる］等等）
要素G：［爬虫類の知的異種族（［聖書の蛇］や［悪魔］といった存在は除く）と濃厚に結びついている］ （e.g.［特定フィクションが知能を持った蛇の種族を登場させている］等等）
要素H：［垣根としての五芒星・五角形と濃厚に結びついている］ （e.g.［特定フィクションが垣根としての五角形を作中の重要要素に据えている］等等）
のいずれかの要素を共有する作品ら5000作品を捕捉なせる （2500単位、white分類の関係性を導出できる／ただし要素Bおよび要素Cの共有はフィクションは可能としても日々大量生産されているノン・フィクションにあっては顧慮しないとのこととする） と仮定しても35%超の比率で成り立つことになり、に至る過程では、同じくものうちのいずれかの要素を共有する作品らを4000作品程捕捉している（2000単位で、white分類の関係性を導出できる）とのその段階ではH3の他のより楽観的なる仮説に対する成立比率が92.225%となってしまっているとのことがある．．．。
すなわちもってして、
［ここ本稿で採用している確率論モデル ―【よりありふれた「疎」結合を呈する関係性】に対して、そちら関係性と部分的に接合するも、【特異性が際立っての「密」結合を呈する多層的関係性】の比率を（現実的状況での中での捕捉データらに関して）問題視するとの確率論モデル― ］
にあっては
［「執拗な意志表示が観察される中で危険性が濃厚に見てとれる」との状況分析］
を斥けるうえで、少なくとも、
［楽観視を助長する疎結合を呈する材料（その特定方式を定めもしての材料ら）を5000点を優に越える点数で特定・披瀝する必要があると見繕える］
との式が呈示されている．．．。
上のようなモデル ―高校卒業程度の数学知識で理解なせるように、との仔細な説明を付しもしてきたとのモデル― にあっての妥当性の検討をなす者はいかような観点からその妥当性の判断をなすべきか。
ひとつに［計数的に定義された仮説］が［自然言語による意味付け］（日常用いられる非数学概念としての意味付け）と適切に対応付けされているものなのか、検討することがなされるべきであろう（：欠陥・欠点とのことで述べれば、「確率密度関数の領分となるようなところを離散的確率論を基盤にしてのモデルを不適切に用いているのではないのか」といったより根本的な問題もあるのだが、そちらは筆者より言い分記しているところでもあり、置くこととする）。
その点もってして［仮説］（純・計数的に定義された仮説）が［自然言語による意味付け］と適切に対応付けさせられているのか、とのことに関しては先立ってほぼ同文のことにまつわっての断り書きを細々となしているように、
「計数的に定義されてのH1からH5の仮説に対する［意味付け］（現実的状況に対する意味合い見積もり）に問題はない」
と（筆者としては）当然に強調したい次第でもある。
たとえば、［仮説H3］に関して述べれば、である。判断材料Black・判断材料Greyら導出につながる事実関係が
［類縁となる事実関係でありながらも遙かにありうるところの事実関係］（White導出につながる事実関係）
をも顧慮しての母数の中で0.8%、1.2%ずつ存在している、計2%存在しているとのことを想定するとのそちら仮説（H3）が現実的状況に近似しているものとして成り立っているのならば、本稿にて一意専心して示さんとしてきた、
［執拗な目的意識］
の偏在を感じさせる状況に近しい、そのように述べて差し障りないところであろうと「当然に」強調する次第である （極めて幅広くもありふれた特性を帯びている作品らの関係性を見ていった場合、うち、2%が一群の相互連関を呈する「臭気放つ」事実関係に相通ずるところのものとなっているとのことがあるとの状況として、である）。
であるから、H3のような状況に対する自然言語による意味付け、
H3：［［執拗なる意志］か［部分的思惑の発露］か［偶然］かにつき「予断・楽観的見方をまったく許さない」との灰色の状況に由来するものとして「特定の」事実関係が現出していると想定される］
との自然言語による意味付けに関しては言い過ぎ・不適切となるところは何らないと筆者としては「当然に」強調する次第なのである （：そして、先程来までの流れとして仮説（H3）の如き状況が「［データ（情報）の有無と比率］によって定義・観測される［世界の実質］を示すものとして極めて成り立ち易くもなっている」と計数的に論じもし、「その時点で危険性を体現しての異常なる状況である」と訴求なしもしてきた）。
以上、ここまでの段にて、である。
［「先行するところとしての意味論的分析で既に本稿にての本筋としての解説はなし終えている」との中で［付録］と位置付けを与えて展開してきた確率論（初等確率論）］
にて訴求すべきところは大体訴求したつもりである（：一言で述べれば、「極々単純な式で計数的に分析しても現況が非常に危険な状況であると容易に指し示せるようになっているのがこの世界である（だのにもってして世の中ではそういうことがことごとく［無きが如し］の扱いを受けている）。であるから、問題である」 とのことである）。
最後に ―「本稿をきちんと読み解いておられるとの向きにあっては断るまでもないことか」とも思うことについてなのだが― 以降、長くもなっての
［（付録としてのここまでの確率論展開に対する）補足説明の部］
を付しておくこととする。
