P(T|E&B)=P（E|T&B）×P（T|B）÷P（E|B）
理论出现的次数/“有源证据”成立的总次数=证据出现的次数/“有源理论”出现的总次数×理论出现的次数/背景成立的总次数÷（证据出现的次数/背景成立的总次数）。
P(T|B)= P（T∧B）= [P（B∧T）× P（T）]/P(B)
理论在背景成立时的概率=背景在该理论成立时的概率×理论成立的概率÷背景成立的概率
则有“有源理论”出现的次数=背景与理论出现在同一时间的次数×理论出现的次数÷背景出现的次数
左边=“有源理论出现的次数”
右边=“背景与理论出现在同一时间的次数×理论出现的次数”÷背景出现的次数
如果左边＞右边，有n个背景是闲置的或有m个（背景与理论出现在同一时间的次数×理论出现的次数）被发现少了。
图1
如果左边=右边，同理，假设：左边=10，右边=10*10/10
如果左边＜右边，同理，假设：左边=11，右边=11*13/11
将P(T|E&B)与P(T|B)比较，
当P(T|E&B)＞P(T|B)
左边=理论出现的次数/“有源证据”成立的总次数
右边=“有源理论”出现的次数
当左边＞右边时，假设：
图2
则，证据E验证理论T;
当左边=右边，同理，假设：左边=15/5=5，右边=5，则证据E对理论是中立的；
当左边＜右边时，同理，假设：左边=15/5=5，右边=6，则证据E是对理论T的反证。
令图2中的理论a=T1，理论b或c或e=T2，则有T1的置信度（相信某事件发生或某个命题为真的程度）＞T2的置信度。
“科学家有时候会放弃验证程度高的假说，而选择有发展潜力或形式简洁的假说。科学研究虽然需要方法论的指导，但它更是研究的艺术，因此人类的主观能动性是不可或缺的。”
从小事、易事做起，逐步搭建金字塔的底端，为科学研究提供更为广阔的研究知识背景。
