我概率学学的确实不太好，所以我直接求助了deepseek，发现计算结果有可能与各位想象的存在一定差别

问了以下问题（为了过审，这里用了一些隐晦的表达）：

现在假设一个国家有特定数目男性，其中95%的男性属于第一类群体，5%的男性属于第二类群体。目前已知一类病毒在男性中传播，其中第一类男性需要与女性进行特殊的接触，有0.09%的概率患病。第二类男性需要与第二类男性进行特殊的接触，有3.06%的概率患病（3.0%是被动接触方，0.06%是主动接触方）。从结果看，对100000个发病病例，病例的男女比例为3.5:1，65%为第一类男性患病，有27%为第二类男性患病。能否据此判断是第一类男性与女性发生特殊接触的概率更大，还是第二类男性与第二类男性发生特殊接触的概率更大？

对于患病概率，我还是简单的选择了百度结果，所有概率均取最大值：

1、无套被动anus交，传染的几率是0.1%~3%，无套主动anus交传染的几率是0.06%左右。

2、无套被动vagina交，传染的几率是0.1%~0.2%。

3、无套主动vagina交传染的几率是0.03%~0.09%。

对于男女比例，同样出自百度：

根据最新的统计数据，艾滋病感染者与艾滋病患者（HIV/AIDS）中的男女比例分别为3.3:1和3.8:1。

需要说明的是，这里没考虑到女性，les取向，side等其他类型，以及患病概率是否与百度结果一致也不确定。我不是做公共卫生的，所以计算结果仅供参考。1. 明确数据条件群体基数：

第一类男性占95%（基数大），第二类占5%（基数小）。

单次接触患病概率：

第一类（接触女性）：0.09% = 0.0009；

第二类（内部接触）：被动方3.0% + 主动方0.06% → 平均单次接触感染概率为 (0.03+0.0006)/2=0.0153。

病例分布：

总病例10万例，男女比例3.5:1 → 男性病例77,778例，女性22,222例；

男性病例中：65%为第一类（50,556例），27%为第二类（21,000例）。

2. 建立条件概率模型

第一类男性患病数：E1=0.95M×C1×0.0009E1​=0.95M×C1​×0.0009

第二类男性患病数：E2=0.05M×C2×0.0153E2​=0.05M×C2​×0.0153

女性患病数（假设仅由第一类男性传播）：E_F=C1×0.95M×p_女传

但题目未提供女性被感染的概率 p女传p女传​，因此需仅通过男性病例比例推断。3. 通过病例比例反推接触频率

男性病例比例满足：

E1/E2=50556/21000≈2.407

代入表达式：

(0.95×0.0009×C1)/(0.05×0.0153×C2)=2.407

化简得：

C1/C2≈2.154. 男女比例对结论的支持

男女比例3.5:1的隐含逻辑：

若第一类男性接触女性频率 C1更高，则不仅自身感染数多（E1大），还会导致更多女性被感染（E_F大），从而总男性病例占比更高（3.5:1）。

若第二类男性接触频率更高（C2大），则男性病例应主要由第二类贡献，但实际65%来自第一类，与假设矛盾。结论

第一类男性与女性发生特殊接触的概率（C1）显著更高，原因如下：基数效应：第一类占95%，即使单次感染概率低，高接触频率（C1≈2.15C2）仍主导病例分布；

病例分布匹配：65%的男性病例来自第一类，与模型推导的 C1/C2≈2.15 一致；

男女比例佐证：高C1同时解释了男性病例占比优势及女性病例的存在。

Anonymous (我是匿名天使) 在 ta 的帖子中提到：

建议学习一下条件概率