看到信号后怎样更新概率
出现阳性信号，不等于目标事件一定发生。事件本来很少见时，来自其他情况的误报可能占大多数。
三个比例如何组合
把事件记为A，信号记为S。依次输入A的原始比例、发生A时出现S的比例，以及未发生A时仍出现S的比例。公式把真实信号与所有信号作比较。
用三个数字案例理解
若产品不良率为1%，检出率为90%，良品误报率为5%，那么一万件产品中有90次真实提示和495次误报。收到提示后，产品不良的概率为90 / 585 = 15.3846%。
- 若原始比例为20%，检出率为80%，误报率为10%，每100个情况中有16次真实信号和8次误报。信号出现后的概率为66.6667%。
- 若事件比例为30%，信号在两个群体中都以40%的比例出现，它便没有区分作用。结果仍为30%。
信号不能说明的事
三个比例应来自可比较的同一类情况。结果树将比例换算为一万例中的期望数量，并不是对实际样本的精确预测。如果两个分支都不可能出现信号，则该条件下的概率没有定义。
关于贝叶斯结果的常见问题
检测准确为何仍会有很多误报？
当事件稀少时，没有事件的庞大群体即使误报率低，也可能产生更多提示。
什么是先验概率？
观察信号前，目标群体中事件发生的比例。
三个输入需要相加等于100%吗？
不需要。它们各自针对不同的条件群体。
信号永不出现怎么办？
没有带该信号的情况，因此无法定义信号后的概率。
结果树是一次模拟吗？
不是。它展示由输入比例推算的一万例期望数量。
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