根据贝叶斯，
生女儿的概率大大的
我遇到过的一个面试题
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#27 Re: 我遇到过的一个面试题
照你这算法，如果生了两男两女，下一个是男孩的概率是0.6，生女孩的概率也是0.6。真是好理论。
liujun 写了： 2025年 6月 7日 16:15。但是你可以有一个合理的预测。计算公式是 （事件发生的次数+1）/（总事件次数 + 2）
1. 刚结婚时，小孩数=0，女孩=0. 下一个小孩是女孩的期望是 （0+1）/（0+2） = 1/2
2. 生了一个女孩，下一个小孩还是女孩的期望是 （1+1）/（1+2）=2/3
#31 Re: 我遇到过的一个面试题
结果有几种情况，分母就加几，目的是为了让所有可能性之和等于一. 分子加一，是因为即使某种结果一直都没有发生，它也还是有发生的可能性，加一让他不等于零，给它一点希望。
假设你连续抛一个正四面体的骰子。底面标记为1，三个侧面标记为2，3，4. 把顶角削去一小块，变成5面体，小的那面标记为5. 可以想像不管你怎么抛，5那一面都几乎不可能立在地上。
假设你抛了3994次
1面朝下 - 1000次
2面嘲下 - 999次
3面朝下- 998次
4面朝下 - 997次
5面朝下 - 0次
那下次哪一面朝下的可能性。一共五种可能性，分子加一，分母加五
1面 - （1000+1）/（3994+5） = 1001/3999
2面- 1000/3999
3面- 999/3999
4面 - 998/ 3999
5面 - 1/3999 不等一零
各种可能性加起来还是1
如果只看第五面是否朝下，结果只区分第五面朝下，还是不朝下两种情况
那抛了3994，
第五面不朝下 - 3994次
第五面朝下 - 0 次
下一次抛，两种情况的可能性
第五面不朝下 - 3995/3996
第五面朝下 - 1/3996
跟结果分五种情况的数值稍微不太一样，但是只要重复次数足够多，样本空间足够大，分母加几都可以忽略，两者的计算结果都是趋近于实际的概率
#33 Re: 我遇到过的一个面试题
我感觉这个理论是用于非均匀分布事件，对于均匀分布事件，如生男生女，不但不准，而且相反。liujun 写了： 2025年 6月 7日 16:15 1. 刚结婚时，小孩数=0，女孩=0. 下一个小孩是女孩的期望是 （0+1）/（0+2） = 1/2
2. 生了一个女孩，下一个小孩还是女孩的期望是 （1+1）/（1+2）=2/3
3. 连生两个女孩，下一个小孩还是女孩 的期望是 （2+1）/(2+2) = 3/4
4. 连生三个女孩，下一个小孩还是女孩的期望是（3+1）/（3+2）=4/5
#39 Re: 我遇到过的一个面试题
我又看了一下，你说“在不知道概率的条件下，无法计算下一个是女孩的可能性”，所以这个理论是适用在不知道概率的条件下。我说的生男生女、大小点、掷骰子等等，抛开作弊或个体原因，都是知道概率的，所以用其预测生男生女、大小点、掷骰子不准甚至相反。
#40 Re: 我遇到过的一个面试题
一脑子浆糊，没治了。savantsz 写了： 2025年 6月 9日 20:53 我又看了一下，你说“在不知道概率的条件下，无法计算下一个是女孩的可能性”，所以这个理论是适用在不知道概率的条件下。我说的生男生女、大小点、掷骰子等等，抛开作弊或个体原因，都是知道概率的，所以用其预测生男生女、大小点、掷骰子不准甚至相反。