由于未知硬币是否公平，采用贝叶斯方法。
以p记硬币正面向上的概率，不妨采用均匀先验，即p ~ Beta(1,1)。数据为{H, H}，成功次数k=2、失败次数n-k=0，从而后验分布：
p|data ~ Beta(3,1) → E[p|data]=0.75
即言，仅以目前的信息推断，硬币抛出正面的概率最可能是0.75。从而，硬币第三次抛出反面的概率最可能是0.25。
如果数据是{H, H, H}，贝叶斯理论给出E[p|data]=0.8，计算过程类似。