怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理（Bayes theorem）？
一机器在良好状态生产合格产品几率是1 三个要素 2 题目中的三要素 
3 贝叶斯定理 
这是贝叶斯定理的一个典型应用。如何在逻辑上进行推理，而不套用公式得到答案呢？这是我们今天的工作。
概率的问题其实只要把握好概率空间的三要素样本空间，事件，概率就可以了。
那这三要素是什么意思呢？这里简单做个介绍。
还是经典的掷硬币。
样本空间就是事件条件下所得到的所有结果，因此掷一次硬币的样本空间为{正面，反面}。
而概率空间中的事件与我们平时生活中所说的事件没有任何分别。这里指的是此掷一次硬币。
概率，就是事件发生后，出现结果的个数与样本空间个数的比值。
假如此次为掷硬币的结果为正面，因为正面这个结果只发生了一次，而样本空间的个数是2，所以掷一次硬币出现正面的概率就为
知道了概率空间的结构，我们来找找开篇题目中的三要素。
若一日第一件产品是合格品，那么此日机器良好的概率是多少？
这句话告诉我们，在产品是合格品的范围内，找到机器良好的发生概率。
可见所有的合格品是样本空间。而机器良好是事件。
2.1 一个小tips
因为在概率论的题目中，经常出现不同样本空间下的概率数字，这样有时会产生困惑。因此，建议初学者使用一个基础数据，统一量纲。
这里的题目对象是产品，据此假设有1000件产品。开始我们的计算。
2.2 样本空间
我们把题目的信息都给加上去。首先我们的对象是产品。(后面没有标注单位的默认为件)
机器良好的概率是
良好状态生产合格产品几率是
在故障状态生产合格产品几率是
需要注意的是，这里
放到同一张图中
因为最后要找的样本空间为所有的合格品，因此去掉对我们没有意义的机器是否正常的划分。
整个样本空间的大小为缩小为750件合格产品。
而机器正常时，生产出正常产品为675件.
因此答案就是 事件大小/样本大小 = 675/750=
3.1 条件概率
条件概率指在
"
因此
做一下公式变形
3.2 贝叶斯定理
文章开头说了，这是一个贝叶斯定理的典型应用。
那贝叶斯定理到底是什么呢？
可见
由条件概率的公式也可以写成
算出来的结果就是事件
先发生
计算事件在样本空间下的概率
那么
这就是贝叶斯公式
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