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@@ -147,7 +147,7 @@ with st.sidebar:
     st.markdown("---")
     
     # MCMC 參數設定
-    st.subheader("🔬 MCMC 參數")
+    st.subheader("🔬 蒙地卡羅馬可夫鏈 參數")
     
     n_samples = st.number_input(
         "抽樣數 (Samples)",
@@ -159,12 +159,12 @@ with st.sidebar:
     )
     
     n_tune = st.number_input(
-        "調整期 (Tune)",
+        "Burn-in",
         min_value=200,
         max_value=5000,
         value=1000,
         step=200,
-        help="調整期的樣本數"
+        help="Burn-in 的樣本數"
     )
     
     n_chains = st.selectbox(
@@ -255,7 +255,7 @@ tab1, tab2 = st.tabs(["📊 貝氏分析", "💬 AI 助手"])
 
 # Tab 1: 貝氏分析
 with tab1:
-    st.header("📊 貝氏階層模型分析")
+    st.header("📊 貝氏統合分析模型")
     
     # 載入資料
     if data_source == "使用預設資料集":
@@ -444,12 +444,12 @@ with tab1:
             
             # Tab: Trace & Posterior
             with result_tabs[1]:
-                st.markdown("### 📈 Trace Plot（收斂診斷）")
+                st.markdown("### 📈 Trace Plot（抽樣軌跡）")
                 st.markdown("""
                 **Trace Plot 用途**：
                 - 檢查 MCMC 抽樣是否收斂
                 - 左圖：後驗分佈密度
-                - 右圖：抽樣軌跡（應該像「毛毛蟲」）
+                - 右圖：抽樣軌跡
                 """)
                 
                 if st.session_state.trace_img: