不确定性的数学
新信息会改变赔率。一旦你知道“骰子掷出了偶数”，它是 2 的概率就不再是 1/6，因为你已经排除了奇数面。条件概率就是在已知某个事件 B 已经发生时，更新概率的机制。
P(A | B) 读作“给定 B 时 A 的概率”。几何上，它是放大并重新归一化：丢掉 B 外的一切，把 B 当作新的整个世界，然后问这个世界中有多大一部分也在 A 中。除以 P(B) 会重新缩放，使缩小后的世界总概率仍然为 1。
想象一项筛查测试刚刚返回了阳性结果。这个线索并没有改变现实，但它缩小了可能性的范围：你可以抛弃所有测试呈阴性的人，而只看阳性群体 B。“我真的得病了吗？”这个问题变成了 P(A | B)，即在这个缩小后的群体中真正生病的比例。