主观Bayes方法是解决标准Bayes公式所存在的需要由逆概率去求原概率的问题。
全概率公式如下：
设时间A1,A2,A3,…,An满足：
（1）任意两个事件都不相容，即当i≠j时，有Ai∩Aj=Φ(i=1,2,….,n;j=1,2,…,n)
（2）P(Ai)>;0(i=1,2,…,n)
（3）样本空间D，对任何事件B有下式成立：
Bayes公式：
设事件A1,A2,…,An满足上面的条件，则对任何事物B有下式成立：
该定理称为Bayes定理，上式也称为Bayes公式。
将全概率公式代入Bayes公式，有：
表示形式，在主观Bayes方法中，知识是用产生式表示的，形式为：
IF E THEN (LS,LN) H
其中，（LS,LN）表示该知识的知识强度，LS为充分性度量，LN为必要性度量。
几率函数：
X的几率等于X出现的概率与X不出现的概率之比，且P(X)与O(X)的变化一致。
当E为真时，可以用LS将H的先验几率O(H)更新为其后验几率O(H|E)
当E为假时，可以用LN将H的先验几率O(H)更新为其后验几率O(H|﹁E)
LS与LN的关系
由于E和﹁E不会同时支持或同时排斥H，因此只有下面三种情况存在：
a) LS>1且LN
