观察到证据 B 后，用似然和先验更新事件 A 的概率。
正在打开学习空间
公式、图像和实验参数马上就绪。
公式、图像和实验参数马上就绪。
观察到证据 B 后，用似然和先验更新事件 A 的概率。
观察到证据 B 后，用似然和先验更新事件 A 的概率。
先理解量与量之间的关系，再开始代入数值。
先学习代表性例题，需要巩固时再即时更换参数。
适用条件与公式本身同样重要。
改变一个变量，同时观察专属动画、数据曲线与变量关系。三种视图都使用这条公式本身，不再跳转到近似实验。
观察到证据 B 后，用似然和先验更新事件 A 的概率。 在交互演示中，纵轴严格表示“后验概率 P(A|B)”，不再使用没有物理或数学含义的响应百分比。
先辨认公式中的量：P(A)：先验；P(B|A)：似然；P(A|B)：后验。先确定题目要求的是哪一个量，再决定是否需要移项或换算单位。
本页只改变“概率 p”，其余量采用明确的演示约定：控制先验 P(A)=p，取灵敏度 P(B|A)=80%、假阳性率 P(B|¬A)=10%。这样曲线上的变化只来自一个变量。
按通式 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) 建立计算关系。当前模型的实际计算是：计算 0.8p/[0.8p+0.1(1−p)]。
同样的证据强度下，先验不同会得到不同后验。 数据曲线展示的是这一真实计算结果，动画中的当前点也取自同一结果。
最后检查适用边界：P(B)>0，且所有概率必须来自同一概率模型。 若输入触及无定义点，界面会明确显示“无有效结果”，曲线也会在该处断开。
演示约定：控制先验 P(A)=p，取灵敏度 P(B|A)=80%、假阳性率 P(B|¬A)=10%。令概率 p=50%，计算 0.8p/[0.8p+0.1(1−p)]，得到后验概率 P(A|B)=88.89 %。同样的证据强度下，先验不同会得到不同后验。
P(B)>0，且所有概率必须来自同一概率模型。
控制先验 P(A)=p，取灵敏度 P(B|A)=80%、假阳性率 P(B|¬A)=10%
读图时先看横轴“概率 p”，再看纵轴“后验概率 P(A|B)”。演示中固定的量只是为了形成一条可比较曲线，不是通式额外增加的普遍条件。
先掌握典型情境，再更换参数，确认自己理解的是方法而不是某一组答案。
辨认变量，完成一次标准代入。 完成后核对单位、有效数字以及公式的适用条件。
概率 p=0%
完成自己的计算和边界判断后，再展开参考解法。
调节“概率 p”，在“控制先验 P(A)=p，取灵敏度 P(B|A)=80%、假阳性率 P(B|¬A)=10%”的约定下，用真实计算曲线和变量关系理解 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)。
调节“概率 p”，在“控制先验 P(A)=p，取灵敏度 P(B|A)=80%、假阳性率 P(B|¬A)=10%”的约定下，用真实计算曲线和变量关系理解 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)。
当前输入为 50%，实时结果为 88.89 %。
再比较最小、基准、最大三个值，并用适用条件排除无意义输入。