Без априорной вероятности тут тяжело. Одно наблюдение (или любое число наблюдений) может уточнить вероятность той или иной ситуации, но определить её с нуля не сможет.
Например, в случае лотереи. Одно дело, когда вы считаете, что вероятность выигрыша может быть любой, скажем, от 1/100 до 1/1000, причём вероятности этих значений примерно одинаковы. Тогда, после своих наблюдений, вы можете сказать, что вероятность, скорее всего, близка к 1/550, и даже определить распределение этой вероятности. Другое дело, когда вы знаете, что в лотерее может быть вероятность выигрыша только 1/200, 1/500 или 1/1000, но не знаете, в какую из лотерей играете (хотя шансы на то, что вам подсунули каждую из них, равны). Тогда ваши наблюдения покажут, что вероятность, скорее всего, 1/500 (а вовсе не 1/550 - так как такого исхода в списке не было).
Так что надо взять или придумать априорные вероятности моделей, и воспользоваться
формулой Байеса. 
