Nothing close enough? Start from a blank decision tree → Describe it in one paragraph.
How to
How to use a decision tree template.
- 01描述你的機率實驗
用一般文字輸入情境，例如：「袋中有 3 顆紅球和 2 顆藍球。不放回抽取兩顆球。顯示所有結果的機率。」
- 02ChatDiagram 產生樹圖
AI 會建立每個分支並標示正確機率，包括各節點的條件分數。
- 03檢查路徑乘積與總和
確認沿任一路徑相乘後會得到聯合機率，且所有終端分支的總和為 1。
- 04匯出或嵌入
將圖表下載為 PNG/SVG，用於作業、簡報或課程講義。
FAQ
Questions about decision tree templates
什麼是機率樹圖？
機率樹圖是一種分支圖表，每個分支代表隨機實驗某個階段的一種可能結果。你可以在分支上標示機率，沿路徑相乘得到聯合機率，再將通往相同最終事件的路徑相加。
如何從樹圖找出條件機率？
將交集的聯合機率（路徑機率）除以條件事件的邊際機率。樹圖能清楚呈現這個過程：找出相關分支路徑，必要時先加總，再進行除法。
機率樹圖可以用於貝氏定理嗎？
可以。先為每個假設（例如有疾病／無疾病）繪製第一階段分支，再為檢測結果繪製第二階段分支。後驗機率等於分支路徑乘積除以觀察到的檢測結果之總機率。
機率樹最多可以有幾個階段？
沒有硬性限制，但超過 3–4 個階段後，樹圖會變得難以閱讀。對於大型實驗，可以合併對稱分支，或改用表格呈現。
這些範例可以免費用於課堂教材嗎？
可以。在 ChatDiagram 上產生的所有圖表，都可以用於個人、學術或商業用途。