參數方程
條件機率 表示在 已發生下 的相對可能性；貝氏定理把「原因→結果」與「結果→原因」的機率用 聯繫起來，是診斷、篩檢與機器學習中更新信念的核心。
條件機率：
貝氏定理：
全機率公式常寫 ，用於分母展開。
互動說明
- 先驗 P(A)：調整事前機率，觀察同一份證據如何得出不同的事後結論
- 條件 P(B|A)／P(B|¬A)：改變兩種條件機率，對照偽陽性對判斷的影響
- 樹狀圖／面積模型：切換兩種表徵，比較分支相乘與面積比例兩種讀法
- 醫檢／抽牌／垃圾信：切換情境，用具體例子取代抽象符號
條件機率 表示在 已發生下 的相對可能性；貝氏定理把「原因→結果」與「結果→原因」的機率用 聯繫起來，是診斷、篩檢與機器學習中更新信念的核心。
條件機率：
貝氏定理：
全機率公式常寫 ，用於分母展開。