01 / 條件機率
先驗機率是看訊號前的基準
貝氏思維先問某事件在沒有新訊號前本來多常見，這個起點可稱先驗機率或基準率。若事件本身極少，即使訊號看似準確，陽性案例中仍可能有不少是假警報。
例如一千個事件中只有十個屬目標類別，基準率是百分之一。分類器若能抓到九個目標，但也把五十個普通事件標成目標，看到陽性後真正屬目標的比例不是九成。
只報『抓到九成目標』描述敏感度，沒有交代五十個假陽性。要判斷訊號含義，必須同時列出真陽性、假陽性、真陰性與假陰性。
基準率忽視發生在人只被鮮明訊號吸引、忘記大多數普通案例時。賭場畫面的閃光、近失或連續符號都可能成為過度醒目的證據。
02 / 條件機率
四格表把條件方向寫清楚
『事件發生時看到訊號的機率』與『看到訊號後事件發生的機率』方向相反。前者以真實事件為條件，後者以已觀察訊號為條件，兩者不能直接交換。
用四格表填入真陽性九、假陽性五十、假陰性一、真陰性九百四十。看到陽性的總數是五十九，其中真正目標只有九，所以陽性後機率約為九除以五十九。
即使分類器敏感度九成，陽性預測值仍受低基準率拖低。這不是算法一定無用，而是問題背景決定一個訊號有多少資訊。
若資料只保存成功訊號而不記假警報，四格表無法完成。完整紀錄是貝氏更新的前提，不能由幾張截圖估計。
03 / 條件機率
路紙與畫面提示通常缺乏驗證
有人把路紙形狀、連續顏色或近失動畫當作下一次訊號，但常沒有預先定義判定、沒有保存所有預測，也沒有計算假陽性。缺少四格資料，就不能聲稱訊號有效。
若畫面提示由已確定結果事後生成，它只能描述當次結果，對下一次沒有獨立預測資訊。把事後呈現當先行證據，是時間順序錯誤。
即使歷史資料出現關聯，也要用新樣本驗證，避免同一批資料既找規則又評分。反覆嘗試許多圖案，總會有一些偶然看似準確。
貝氏更新不是讓直覺公式化的工具；先驗、似然與資料來源都必須透明。任一項任意設定，後驗數字只會顯得精確而不可靠。
04 / 條件機率
把訊號懷疑轉成風險界線
看到吸引人的訊號時，先問基準率、真陽性、假陽性及是否事前定義。若無法回答，不應增加金額或延長時間；缺資料本身就是停止理由。
886 的發發諧音可能令重複八被視作好訊號，但文化醒目度不會改變基準率。符號寓意與統計證據必須分欄處理。
可設一條決策規則：任何臨場新模式都不改動事前預算。這避免大腦在興奮時把偶然陽性當成特別資訊。
本文只提供條件機率教育，不提供預測策略。若你因自認找到訊號而追損，應立即停止並尋求支援；貝氏公式不能保證下一次結果。
05 / 條件機率
理性看待與免責聲明
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本文只解釋規則、文化、技術或機率，不預測個別結果，也不構成任何參與建議。