コンテキスト・ミキシング
ここで、線形ミキシングやロジスティックミキシングといった、コンテキストミキシングの一般的なアプローチを使われることになる。線形ミキシングは、実績により加重された二つの予想の平均をとる。この例では、 は より重い重み付けが与えられる。なぜなら、はより多くの実績に基づいているからである。 古いバージョンの PAQ はこのアプローチをとっている。新しいバージョンではロジスティックミキシング（あるいはニューラルネットワーク）を使う。これは、まずはじめに確率の推定値 をロジスティック領域 に変換してから平均をとる。これにより、0 や 1 に近い推定値に対して、より大きな重み付けが与えられるようにすることができる。この例の場合では、 に対してより大きな重みがつけられる。また、どちらの平均を使う場合でも、過去の予測が正確であったモデルを重視するように付加的な重みを与えることができる。最初期のPAQ以外のバージョンではこの調節機能が使われている。