情報が増えた時に、その情報の下での条件付き確率を求める事をベイズ改訂というから
実験開始前→実験中(起きた時)の変化は、ベイズ改訂とは言わないんじゃなイカ？
(実験開始前と実験中では思考対象となる確率空間が全然違う)


被験者は日曜に眠らされ、月曜に１回起こされてからまた眠らされ
火曜に１回起こされて実験終了(ただし、月曜に起こされた記憶は消される)とする。
日曜、被験者が眠らされた後に歪みのないコインが投げられる。
以上のことを被験者は知っているとする。

状況０
起こされた被験者にとっての曜日と裏表の同時分布は
P({月-表})=1/4, P({月-裏})=1/4, P({火-表})=1/4, P({火-裏})=1/4.
よって、コインが表の確率は1/2

状況１
ここでＤ１：「コインが表の場合は火曜に起こされることはない」という情報を得ると
確率分布は
P({月-表})=1/3, P({月-裏})=1/3, P({火-裏})=1/3.
と改訂され、表の確率は1/3

状況２
さらにＤ２：「今は月曜」という情報を得ると確率分布は
P({月-表})=1/2, P({月-裏})=1/2
と改訂されて、表の確率は1/2 となり、
状況０→状況１→状況２で表の確率が1/2→1/3→1/2と改訂していくことがわかる。

眠り姫問題では眠る前に情報Ｄ１を得ているから、被験者が起きた時点で状況１となる