wobec tego macierzą prawdopodobieństw warunkowych, typu proponowanego dla modeli decyzyjnych przez Jeffreya, a nie rozkładem prawdopodobieństwa. Z reguły entropia rozkładów jest tym większa, im bardziej prognoza jest oddalona w czasie od swojego przedmiotu.<br> Sytuacja ta nie ulega zasadniczej zmianie, jeśli zanim ekspert przedstawi swą radę, poszukuje się dodatkowych informacji. Zwykle informacja taka polega na wyróżnieniu jednego elementu ze zbioru, oznaczmy go przez X , związanego probabilistycznie z S . Indukuje to aposterioryczny rozkład na S , lub - w terminach u - nowe ryzyko związane z działaniami w A . Jeśli używany model podejmowania decyzji jest typu nie-bayesowskiego (zob. część 1), charakter i rola takiej informacji