Aplicación directa del Teorema de Bayes. Estoy de acuerdo con @msm en que tienes el método y la respuesta correctos. Observe que su respuesta (aproximadamente 0,1) es sustancialmente mayor que la probabilidad (aproximadamente 0,003) de elegir el botón "azul puro sin la información condicional de "probar" el botón con 5 lanzamientos.
Sólo para verificar, he simulado el experimento 10 millones de veces en el software estadístico R. Los resultados coinciden razonablemente con tu respuesta. (Como la elección de un botón "azul puro" es tan rara, ese resultado simulado puede ser exacto a sólo unos 2, tal vez 3, lugares decimales).
m = 10^7; p = x = numeric(m)
b = c(1, rep(.5, 299)) # buttons in jar
for (i in 1:m) {
p[i] = sample(b, 1) # choose a button
x[i] = rbinom(1, 5, p[i]) } # toss 5 times and count 'blue's
mean(p == 1) # proportion of 'pure blue' buttons chosen
## 0.0033274
1/300 # compare
## 0.003333333
mean(p[x==5] == 1) # when get 5 'blues' what proportion 'pure blue' bottons
## 0.09672815
1/(299/32 + 1) # compare (your answer)
## 0.09667674