Supongamos que he tenido una discusión con mi pareja y necesito asignar (mi) la probabilidad de que al volver a casa esta noche la encuentre (es decir, el suceso de interés es A = Mi pareja estará en casa esta noche). Como experimento de calibración considero el de sacar bolas iguales de una urna:

    Considero las dos apuestas:

    Así, si digo que prefiero la apuesta sobre A( se escribe como A B₁ ), implícitamente estoy diciendo que, para mí,

     Considero, a continuación, la siguiente urna:

y planteo las siguientes apuestas:

    Si digo que prefiero la apuesta sobre A (se escribe como A B₂ ), implícitamente estoy diciendo que, para mí,

     Considero, a continuación, la siguiente urna:

    Si considero B₃ A implícitamente estoy diciendo que, para mí,

    Se repite, entonces, el proceso con una urna con 13 bolas blancas y 3 negras; si, en este caso, encuentro que B₄ ~ A, 

 estaría diciendo que para mí, 

    El método discutido tiene dos inconvenientes aparentemente. En primer lugar, las apuestas que se presentan son imaginarias, no tanto por el hecho de que no haya transación monetaria, sino porque muchas veces estaremos hablando de sucesos no observables (bien en ese instante, como cuando hablamos de quién ganará la liga en 2040, o nunca, cuando hablamos de que Aníbal cruzó los Alpes por San Gotardo). Sin embargo, cuando el problema es importante, la gente se implica en el problema de asignación. En segundo lugar, puede haber un problema de precisión; por ejemplo, en cuanto pasamos a urnas con 16 bolas en el experimento que hemos usado, empezamos a tener problemas de discriminación de los grados de creencia. Sin embargo, en las aplicaciones no suele ser necesario requerir tanta finura en la asignación. Se han desarrollado, además, métodos de análisis de sensibilidad que permiten aliviar este problema.