回答思路
参考答案贝叶斯定理（Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知条件下，某事件的发生概率。通常，事件A在事件B已发生的条件下发生的概率，与事件B在事件A已发生的条件下发生的概率是不一样的。然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式的一个用途，即透过已知的三个概率而推出第四个概率。贝叶斯定理跟随机变量的条件概率以及边际概率分布有关。
贝叶斯定理常用在信息检索、文本分类、疾病检测等场景。
应用举例（疾病检测）：
假设一个常规的检测结果的灵敏度和特异度均为99%，即患病者每次检测呈阳性（+）的概率为99%，而未患病者每次检测呈阴性（-）的概率为99%。假设医院对全体就诊人员进行疾病检测，已知0.5%的就诊者患病，请问每位检测结果呈阳性的就诊者患病的概率有多高？
令“D”为就诊人员患病事件，“N”为就诊人员未患病事件，“+”为检测呈阳性事件，则某人检测呈阳性时确实患病的条件概率为：
