MAP准则—分数

我问小明，贾高斯和甄香农谁学习好。小明对这两人一无所知，说不知道。我让他必须说出其中一个人。小明说，你给我两次机会的话，我一次说贾好，一次说甄好。你给我200次机会的话，就是100次贾好，100次甄好。——这就是先验等概，也就是没有可用的先验信息以使判决有倾向性。
我告诉小明，贾高斯考了99分，甄香农考了59分，再问他谁学习好。小明瞪大眼睛看着我说，“这还用问么，当然是贾高斯学习好”。——这就是ML准则的判决结果，它不依赖先验信息。由于对小明而言，贾和甄学习谁好是先验等概的，所以小明的这个ML判决和MAP判决等价。
我又告诉小明，贾高斯过去的成绩从来没有超过60分的，甄香农的分数从来没有低于90分的。这个时候，基于本次考试99/59这个观察，小明头脑中出现了多个候选答案：
(A)贾高斯学习好
(B)甄香农出啥事儿了
(C)贾高斯基因突变了
(D)老师录入成绩出错了
⋯⋯
其中A是ML解（无视我给的先验信息），但未必是MAP解，除非可以排除B、C、D、⋯等其他候选答案，或者它们的出现概率比A更低。