怎样解释概率学中的贝叶斯公式

最恰当基本的随机性式子：

P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)

首先解释一下吧，P(A)就是政治事件A引发的不确定性，P(B)就是政治事件B引发的不确定性

然后P(A|B)乃是当政治事件B已引发时政治事件A引发的不确定性，P(B|A)乃是当政治事件A已引发时政治事件B引发的不确定性

（说明详细的随机性式子相关可以去搜索引擎辞汇条去找，我也便是辞汇条上学的）

辞汇条上更从业者一些的概述还有好些专有辞汇，什么先验不确定性锯齿状不确定性等等，但我没法录这些辞汇，心里只会妨碍我解读。

不过其之中有一个辞汇挺好的，那就是P(A|B)之中，政治事件B已引发是作为政治事件A引发的一个有条件的，所以P(A|B)又被称作有条件不确定性，什么有条件不确定性呢？以B引发了为有条件，A的引发不确定性，所以有条件不确定性这个辞汇我明白蛮好解读的，我不感兴趣了，但是其他的辞汇唯我愚钝，没法知悉。

好，解读种概念以后我们回到随机性式子：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)

我还是不明白为何随机性式子成立啊，为什么呢？

我们把式子做一下变形：P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A) （原式子左右同时相加P(B)）

咦，这个式子我十分相似可以解读了。等号前面P(A|B)*P(B)是什么？政治事件B引发的不确定性相加政治事件B引发的有条件下政治事件A引发的不确定性，究竟可以换个说法就是政治事件B与政治事件A都引发的不确定性呢？那么等号右方P(B|A)*P(A)是什么？政治事件A引发的不确定性相加政治事件A引发的有条件下政治事件B引发的不确定性，究竟可以换个说法就是政治事件A与政治事件B都引发的不确定性呢？然后政治事件B与政治事件A都引发的不确定性和政治事件A与政治事件B都引发的不确定性究竟可以认为等同呢？哇哈哈哈，本来就是这么恰当啊！（参考下图）

然后呢，稍微来点文字游戏，不知道你们听没有人听过不确定性坍缩这个种概念呢？

举例来说，我拧一枚新币，正反面朝上的不确定性各50%，但是我现在说，我拧了一枚新币，落在了地上，停稳了，我看了看，见到是正面朝上，那么我此次拧这枚新币正面朝上的不确定性是多少呢？是0.5，还是1？

早就引发的政治事件的不确定性是多少？引发了的就是也许，也许的不确定性是多少？到底意义呢？

我之后一直认为，早就引发的就是也许，而也许的不确定性是1。这种感知我明白不能算误判，但是这种想法让我在解读随机性式子的时候肉了不少苦头，也许我们探讨不确定性难题的时候所站的小时点总是在不断跳跃吧，当政治事件A引发时政治事件B的不确定性是多少？此时政治事件A到底引发没有人？政治事件B本身的不确定性是多少？政治事件B与政治事件A有什么样的因果关系呢？随机性式子显然一把倒果为因的大杀器？小时又是什么呢？

额扯远了，想见我现在解读随机性式子了，不过也许离运用还有段距离吧。