什麼是「至少發生一次」的機率？
「至少發生一次」的機率，告訴你當一個實驗重複進行多次時，某事件發生一次或一次以上的可能性有多高。即使單一事件本身的機率很低，只要重複的次數夠多，至少出現一次幾乎就是必然的結果。本計算器採用獨立試驗的「餘事件法則」來進行運算。
計算公式
若每一次試驗成功的機率都相同（皆為 \(p\)），且各次試驗彼此獨立，則：
$$P(\text{至少一次}) = 1 - \left(1 - p\right)^{n}$$這裡的訣竅，是先計算比較簡單的「相反情況」。事件在單次試驗中完全沒有發生的機率是 \(1 - p\)；在 \(n\) 次獨立試驗中都沒發生，就變成 \((1 - p)^{n}\)。最後用 1 減去這個值，就得到事件至少發生一次的機率。
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使用方式
請將每次試驗的機率 \(p\) 以 0 到 1 之間的小數輸入（例如 0.1 代表 10% 的機率），並填入試驗次數 \(n\)。計算器會回傳「至少發生一次」的機率（同時以小數與百分比呈現），以及「完全沒有發生」的機率。
範例解說
假設擲一顆骰子擲出 6 點的機率為 \(1/6 \approx 0.1667\)，而你總共擲了 4 次。沒有擲出任何一個 6 的機率為 $$(1 - 0.1667)^{4} = (0.8333)^{4} \approx 0.4823.$$因此，至少擲出一個 6 的機率就是 $$1 - 0.4823 \approx 0.5177,$$大約是 51.8%。
常見問題
這個公式是假設試驗互相獨立嗎？是的。每次試驗都必須彼此獨立，且機率 \(p\) 相同。如果各次結果會互相影響，這個公式就不能直接套用。
p 可以用百分比輸入嗎？請先換算成小數——25% 要寫成 0.25。
為什麼要先計算餘事件？因為計算「都沒發生」只需要做一次連乘，比起把「恰好發生一次」「恰好發生兩次」等情況一一加總，簡單太多了。
