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機率計算機
歡迎使用機率計算機，這是一個使用基本機率規則計算事件機率的綜合工具。無論您是需要查找聯集機率、計算條件機率、應用貝氏定理，還是計算補集機率，本計算機都提供分步解答和交互式視覺化圖表。
什麼是機率？
機率是衡量事件發生可能性的指標，以 0 到 1 之間的數字表示，其中 0 表示不可能，1 表示確定。理解機率在統計學、資料科學、風險評估、決策制定和日常推理中都至關重要。
機率計算類型
基本機率 (聯集)
加法法則計算兩個事件中至少有一個發生的機率。一般公式考慮了事件之間的重疊：
對於互斥事件（不能同時發生的事件），公式簡化為：
條件機率
條件機率衡量在事件 B 已經發生的情況下事件 A 發生的機率。它允許我們根據新資訊更新機率：
貝氏定理
貝氏定理允許我們反轉條件機率。已知 P(B|A)，我們可以計算 P(A|B)：
貝氏定理廣泛應用於醫學診斷、垃圾郵件過濾、機器學習和貝氏統計。
補集規則
事件 A 的補集記作 A' 或 Ac，代表 A 不發生的所有結果：
如何使用此機率計算機
- 選擇問題類型： 根據您的需要，從基本機率（聯集）、條件機率、貝氏定理或補集規則中進行選擇。
- 輸入機率值： 為您選擇的問題類型輸入所需的機率值（0 到 1 之間）。計算機會顯示每種類型需要哪些欄位。
- 計算機率： 點擊「計算機率」以計算結果並查看分步解答。
- 查看視覺化圖表： 檢查交互式維恩圖或機率樹，以直觀地了解機率如何關聯。
- 研究其他結果： 查看計算出的值，如補集機率和交集值。
了解維恩圖
維恩圖直觀地展示了事件之間的關係。在機率中：
- 每個圓圈代表一個事件（A 或 B）
- 重疊部分顯示交集 P(A ∩ B) —— 兩個事件同時發生
- 非重疊部分顯示排他區域（僅 A 或僅 B）
- 矩形代表整個樣本空間
- 圓圈之外的區域代表兩個事件均未發生
機率規則摘要
加法法則
對於任意兩個事件 A 和 B：
- 一般情況：P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B)
- 互斥情況：P(A ∪ B) = P(A) + P(B)
乘法法則
用於查找聯合機率：
- 一般情況：P(A ∩ B) = P(A) × P(B|A)
- 獨立事件：P(A ∩ B) = P(A) × P(B)
補集規則
- P(A') = 1 - P(A)
- P(A) + P(A') = 1
常見應用
醫學檢測
貝氏定理在醫學診斷中至關重要。已知檢測結果為陽性，實際患病的機率是多少？這取決於檢測的靈敏度、特異性和疾病的盛行率。
風險評估
機率計算有助於評估金融、保險和專案管理中的風險。在幾個潛在問題中，至少有一個發生的機率是多少？
品質控制
在製造業中，機率有助於確定缺陷率以及一批產品中出現多個缺陷的可能性。
遊戲和博弈
理解機率對於計算遊戲、彩票和博弈場景中的賠率至關重要。
常見問題解答
什麼是機率？
機率是衡量事件發生可能性的指標。它的範圍從 0（不可能）到 1（確定）。例如，P(A) = 0.5 表示事件 A 有 50% 的發生機會。
如何計算 P(A 或 B)？
使用加法法則：P(A 或 B) = P(A) + P(B) - P(A 且 B)。如果事件是互斥的（不能同時發生），則 P(A 或 B) = P(A) + P(B)。在基本機率模式中輸入 P(A)、P(B) 以及可選的 P(A 且 B)。
什麼是條件機率？
條件機率 P(A|B) 是在已知事件 B 已經發生的情況下，事件 A 發生的機率。公式為 P(A|B) = P(A 且 B) / P(B)。它幫助我們根據新資訊更新機率。
貝氏定理有什麼用？
貝氏定理用於反轉條件機率。已知 P(B|A)、P(A) 和 P(B)，可以使用公式 P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B) 計算 P(A|B)。它廣泛應用於醫學診斷、垃圾郵件過濾和機器學習。
什麼是補集規則？
補集規則指出 P(非 A) = 1 - P(A)。如果事件 A 的機率為 0.7，那麼它的補集（A 不發生）的機率為 0.3。事件及其補集的機率之和始終為 1。
其他資源
欲了解更多有關機率論的知識：
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由 miniwebtool 團隊。更新日期：2026年1月12日
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