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，如果b是一個醫療測試的結果，p(b|A)是當病人確實患有該疾病時，測試結果為陽性的機率。
確定邊緣機率p(b)：這是在不考慮事件A的情況下，證據b發生的機率。這通常需要透過全機率定律來計算，即考慮所有可能的事件A和非A（即A的補集）發生的機率和似然性。
應用貝葉斯定理：使用貝葉斯定理的公式計算後驗機率p(A|b)： [ p(A|b) = \\frac{p(b|A) \\cdot p(A)}{p(b)} ]
解釋結果：p(A|b)是你基於新證據b對事件A可能性的最新估計，即後驗機率。如果p(A|b)較高，說明新證據支援事件A發生的可能性；如果較低，則相反。
實際應用示例
假設事件A是一個病人患有疾病x，事件b是該病人的測試結果為陽性，且已知：
p(A) = 0.01（疾病x的發病率）
p(b|A) = 0.99（測試的靈敏度，即如果病人患有疾病x，測試為陽性的機率）
p(b|?A) = 0.01（測試的假陽性率，即如果病人未患疾病x，測試錯誤地顯示為陽性的機率）
由於p(b) = p(b|A) * p(A) + p(b|?A) * p(?A)，其中p(?A) = 1 - p(A)，我們可以計算p(b)：
p(b) = p(b|A) * p(A) + p(b|?A) * (1 - p(A)) = 0.99 * 0.01 + 0.01 * 0.99 = 0.0198
然後，使用貝葉斯定理來計算後驗機率p(A|b)：
p(A|b) = p(b|A) * p(A) \/ p(b) = 0.99 * 0.01 \/ 0.0198 ≈ 0.5
這意味著即使測試結果為陽性，病人實際患病的機率也只有50%，這說明了貝葉斯定理在評估事件可能性時的重要性。
透過上述步驟，你可以系統地使用貝葉斯定理來評估和更新對事件可能性的估計，特別是在有新證據出現時。
這就是地球上的科學家發現的宇宙模型智慧化的證據，它不是一個人，而是宇宙世界自身會形成智慧化，而且還具有等級劃分，自動形成。
若是人為的，哪怕是神，都有私心，就比如，若是天道是個買傘的，那麼還有晴天嗎？
所以中國古代智者老子的道德經就已經詮釋了天道與人道的區分，哪怕你是神，你也要把你創造的宇宙大世界拿出來擺在這混沌之中，不得干涉其執行規律，越是古老的宇宙世界這些規則越嚴苛，一旦違反，身死道消。
只有我們這些處在中間環節的小卡拉米無所顧忌的肆意妄為哈。
