Nothing close enough? Start from a blank decision tree → Describe it in one paragraph.
How to
How to use a decision tree template.
- 01確率実験を説明する
「袋に赤いボール3個と青いボール2個があります。復元せずに2個取り出し、すべての結果の確率を示してください」のように、状況を自然な文章で入力します。
- 02ChatDiagramが樹形図を生成する
AIが各枝を作成し、正しい確率を記入します。各ノードには条件付きの分数も表示されます。
- 03経路の積と合計を確認する
どの経路でも、掛け合わせた結果が同時確率になっていること、終端の枝の合計が1になることを確認します。
- 04エクスポートまたは埋め込む
宿題、スライド、授業プリント用に、図をPNG/SVGでダウンロードします。
FAQ
Questions about decision tree templates
確率樹形図とは？
確率樹形図とは、確率実験の各段階で起こりうる結果を枝分かれで示す図です。枝に確率を記入し、経路上で掛け合わせて同時確率を求め、同じ最終事象に至る経路を足し合わせます。
樹形図から条件付き確率を求めるには？
共通部分の同時確率（経路確率）を、条件付ける事象の周辺確率で割ります。樹形図なら、該当する経路を見つけ、必要なら合計してから割る流れを視覚的に確認できます。
確率樹形図はベイズの定理に使えますか？
はい。まず各仮説（例：病気・病気ではない）に対する第1段階の枝を描き、次に検査結果の枝を追加します。事後確率は、観測された検査結果に至る経路の積を、その検査結果の全確率で割って求めます。
確率樹形図は何段階まで作れますか？
厳密な上限はありませんが、3〜4段階を超えると読みにくくなります。大規模な実験では、対称な枝をまとめるか、表形式への切り替えを検討してください。
これらの例は授業資料に無料で使えますか？
はい。ChatDiagramで生成した図は、個人利用、学術利用、商用利用のいずれにも使用できます。