原文由 haji 发表在 Mentality 版 >>>

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

上述的计算肯定很粗糙，有很多错误，甚至结论肯定都不可靠（毕竟不是写论文），感谢各位的批评。

但我强调一点：不考虑发生高危行为后的患病概率，单纯凭人口基数与患病人数就强行论证某一方“更乱”“更不道德”，是存在问题的！

haji (LotusCorniculatusL) 在 ta 的帖子中提到：

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）：

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：

……

有点意思，但也有点问题。

我只讨论这个题目，和deepseek，不讨论别的。

长话短说：还有一种利用数据进行分析的逻辑：

“女性患病数（假设仅由第一类男性传播）：E_F=C1×0.95M×p_女传”

——这里 p_女传=0.2% 取自：“2、无套被动vagina交，传染的几率是0.1%~0.2%。”

那么，可以用男女感染比例:

(E1+E2)/E_F=3.5

来反推C1/C2。

最后大概是：765*C2=5795*C1，C2大约是7.57*C1

这个逻辑是：

男性传染给女性的概率是0.2% ，相对于女性传染给男性 0.09%，前者很高；

而男女患病比仍有3.5:1，说明男性传染给男性占了很大的比例，也即男性和男性的特殊关系C2比C1高很多。不然男女接触多了，女性患病会多很多。考虑到直男比例又大，传给女性概率也大，那么只能是发生关系概率小了。

############

你给的解答，核心是女传男的概率极小，那么即使是基数大，也要借由很高的男女接触概率C1，来达到：E1/E2≈2.407

############

整个题目不太好评价，缺失了几个要点：

比如女性病患中有多少是通过男女接触传播（如果考虑这一点，按照我提供的粗略算法，C2/C1还会更大）。

还有，传染概率由被传染者遇到传染源的概率和接触后“中枪”概率共同决定，会是一个动态演进的过程，看你要做动态分析还是稳态分析。

重要的是不同传染者遇到传染源的概率很可能是不同的，比如有人就是烂桃花、好色成性等等；还可能有明显的地区差异，就不展开了。

所以你要想清楚C1，C2的含义是什么：

一种是你假设第一类群体内部同质，群体内每个个体接触异性概率为C1；第二类群体内部同质，群体内每个个体接触同性概率为C2；然后你比较C1/C2。这更像是你现在做的。

或许也可以：你假设第一类群体内每个个体接触异性概率，服从某种分布，C1只是群体内个体接触异性的一个‘均值’；同理也对第二类群体做这样的假设。

那么你应该比较两个群体寻求“性接触”的概率分布，而这个分布的左偏右偏极值分位数等等，就更可能是导致最终观测到的数据差异的原因。说人话就是：群体里都有些“害群之马”，人数可能不多但造成的影响极坏。而其他个体，在两个群体之间没有太大差异。

这些都是有可能的解释。

##################

deepseek 的解答有很多似是而非的结论，比如：

C1/C2≈2.154. 男女比例对结论的支持

——这不沾边

还有：

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），

——非常有道理

从而总男性病例占比更高（3.5:1）。

——非常没道理

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haji (LotusCorniculatusL) 在 ta 的帖子中提到：

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。

感谢指出问题。之前询问deepseekd的时候，很多内容确实用了简化假设，数据也都是来源于百度的，跟真实情况肯定存在极大的差别。现实情景会比题目给的复杂很多，这也是为什么我用有可能，而不是“肯定”来作为最后的结论。

我尝试回复一下以下内容

比如女性病患中有多少是通过男女接触传播（如果考虑这一点，按照我提供的粗略算法，C2/C1还会更大）。

实际上性行为是目前hiv的主要传播渠道（94%以上），而女女接触传播的概率非常低，远少于男女跟男男（所以有人开玩笑说女女是“最安全的”）。所以在这里没有考虑到非男女接触传播的女性病患。

还有，传染概率由被传染者遇到传染源的概率和接触后“中枪”概率共同决定，会是一个动态演进的过程，看你要做动态分析还是稳态分析。

毕竟上述计算只是简单的分析，甚至连课程大作业的水平都不到，如果要做详细的计算的话还是要动态分析的。

重要的是不同传染者遇到传染源的概率很可能是不同的，比如有人就是烂桃花、好色成性等等；还可能有明显的地区差异，就不展开了。

所以你要想清楚C1，C2的含义是什么：

一种是你假设第一类群体内部同质，群体内每个个体接触异性概率为C1；第二类群体内部同质，群体内每个个体接触同性概率为C2；然后你比较C1/C2。这更像是你现在做的。

或许也可以：你假设第一类群体内每个个体接触异性概率，服从某种分布，C1只是群体内个体接触异性的一个‘均值’；同理也对第二类群体做这样的假设。

那么你应该比较两个群体寻求“性接触”的概率分布，而这个分布的左偏右偏极值分位数等等，就更可能是导致最终观测到的数据差异的原因。说人话就是：群体里都有些“害群之马”，人数可能不多但造成的影响极坏。而其他个体，在两个群体之间没有太大差异。

这些都是有可能的解释。

受教了，我果然数学学的极差。等找个有空的时间我把概率分布也考虑进去，看结论有没有什么变化。

deepseek 的解答有很多似是而非的结论，比如：

C1/C2≈2.154. 男女比例对结论的支持

——这不沾边

个人理解是deepseek想用两种不同的手段来得到结论，因为我之前提问的时候（并未展出）也让他用不同的方法解释了。

还有：

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），

——非常有道理

从而总男性病例占比更高（3.5:1）。

——非常没道理

deepseek经常性的抽风，看到这个我也有点无语

changhedayi (长翮大翼) 在 ta 的帖子中提到：

有点意思，但也有点问题。

我只讨论这个题目，和deepseek，不讨论别的。

长话短说：还有一种利用数据进行分析的逻辑：

……

>男性传染给女性的概率是0.2% ，相对于女性传染给男性 0.09%，前者很高；

如果说“前者很高”的话，那后者也不低（小一半）。

changhedayi (长翮大翼) 在 ta 的帖子中提到：

有点意思，但也有点问题。

我只讨论这个题目，和deepseek，不讨论别的。

长话短说：还有一种利用数据进行分析的逻辑：

……

真服了，gay感染的比例就是很高啊

haji (LotusCorniculatusL) 在 ta 的帖子中提到：

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）：

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：

……

真服了，建议先看看二楼的结论。

我从来都没否认过同性恋感染比例不是异常的高，我只是想强调“不考虑发生高危行为后的患病概率，单纯凭人口基数与患病人数就强行论证某一方“更乱”“更不道德”，是存在问题的。”

chenwsh (胡桥捞月) 在 ta 的帖子中提到：

真服了，gay感染的比例就是很高啊

不歧视txl，就如同看待地球围绕太阳转一样看待LGBT，但也不喜欢LGBT群体如此高调不停宣传自己的价值观，也不喜欢部分人混乱的sex行为。

如果是一心一意找人生唯一伴侣那种，和异性恋一样，那谁会反感？作为少数群体不停寻求别人的认同就很烦，异性恋乱约的也让人觉得脏啊，比如有谁看得起妓女吗（阿诺拉得奥斯卡就离谱），谁不会认为妓女下贱呢

haji (LotusCorniculatusL) 在 ta 的帖子中提到：

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）：

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：

……

问题在这里

如果是一心一意找人生唯一伴侣那种，和异性恋一样，那谁会反感？

为什么会有“txl大多到处乱约，异性恋大多一心一意找人生唯一伴侣”这一认识呢？

在一楼的极其简易的计算中，deepseek给出的答案是（第一类男性95%男性所属的群体）

第一类男性与女性发生特殊接触的概率（C1）显著更高

一楼的计算肯定很粗糙，有很多错误，甚至结论肯定都不可靠（毕竟不是写论文），但计算结果表明：有可能与各位想象的存在一定差别

或者换句话说：不考虑发生高危行为后的患病概率，单纯凭人口基数与患病人数就强行论证某一方“更乱”“更不道德”，是存在问题的！

Marsqqq (Mars) 在 ta 的帖子中提到：

不歧视txl，就如同看待地球围绕太阳转一样看待LGBT，但也不喜欢LGBT群体如此高调不停宣传自己的价值观，也不喜欢部分人混乱的sex行为。

如果是一心一意找人生唯一伴侣那种，和异性恋一样，那谁会反感？作为少数群体不停寻求别人的认同就很烦，异性恋乱约的也让人觉得脏啊，比如有谁看得起妓女吗（阿诺拉得奥斯卡就离谱），谁不会认为妓女下贱呢

因为异性恋是舆论体系里强势的一方，如果自己本身就是有利的一方而嫌弃弱势方在舆论上更多的争取式表达，是否有点站着说话不腰疼？

（如果更文绉绉一点，就是“何不食肉糜”）

如同你所说，大部分人都是想一心一意寻找真爱伴侣过日子，那么一些基本常识的宣传如“爱可以不分性别”，“考虑txl感染风险更高，通过对感染人数的计算，可以推理出txl实际上在性关系上没有更放纵”，是否更有助于消解人与人之间的隔阂和恶意呢？

恶意消解之后，是不是大家才能在一个积极的环境里做好自己的日子？

Marsqqq (Mars) 在 ta 的帖子中提到：

不歧视txl，就如同看待地球围绕太阳转一样看待LGBT，但也不喜欢LGBT群体如此高调不停宣传自己的价值观，也不喜欢部分人混乱的sex行为。

如果是一心一意找人生唯一伴侣那种，和异性恋一样，那谁会反感？作为少数群体不停寻求别人的认同就很烦，异性恋乱约的也让人觉得脏啊，比如有谁看得起妓女吗（阿诺拉得奥斯卡就离谱），谁不会认为妓女下贱呢

因为疾控中心的人口耳相传，还有各种统计数据的比例，都显示男同传染风险高啊？又不是谁说话越大声谁就有理

NZoth (比格沃斯先生) 在 ta 的帖子中提到：

因为异性恋是舆论体系里强势的一方，如果自己本身就是有利的一方而嫌弃弱势方在舆论上更多的争取式表达，是否有点站着说话不腰疼？

（如果更文绉绉一点，就是“何不食肉糜”）

如同你所说，大部分人都是想一心一意寻找真爱伴侣过日子，那么一些基本常识的宣传如“爱可以不分性别”，“考虑txl感染风险更高，通过对感染人数的计算，可以推理出txl实际上在性关系上没有更放纵”，是否更有助于消解人与人之间的隔阂和恶意呢？

……

三楼解释了啊，是因为男男单次行为风险高，所以感染比例高，而男同出去乱约的比例并没有更高。具体的数据三楼写了，数据来源于国家疾控中心，论证过程是基于本科基本的概率知识。

当然不是谁说话音量大谁有理，但你是否有认真看完前面的人说完的话呢？欢迎你和我一起思考，我们来寻找道理哈

Marsqqq (Mars) 在 ta 的帖子中提到：

因为疾控中心的人口耳相传，还有各种统计数据的比例，都显示男同传染风险高啊？又不是谁说话越大声谁就有理

另外我还想问一下，层主对于“说话大声”的理解，实际上这个帖子是一个很稀疏的科普口吻，完全可以当做一个数学题来看，并没有采用一些引导的爹味说教。

层主觉得这样的帖子都算音量大，我不是很能理解，可能我的心眼比你大吧

Marsqqq (Mars) 在 ta 的帖子中提到：

因为疾控中心的人口耳相传，还有各种统计数据的比例，都显示男同传染风险高啊？又不是谁说话越大声谁就有理

服了，谁要你的认同啊。

你的认同恕我直言，一文不值。

Marsqqq (Mars) 在 ta 的帖子中提到：

不歧视txl，就如同看待地球围绕太阳转一样看待LGBT，但也不喜欢LGBT群体如此高调不停宣传自己的价值观，也不喜欢部分人混乱的sex行为。

如果是一心一意找人生唯一伴侣那种，和异性恋一样，那谁会反感？作为少数群体不停寻求别人的认同就很烦，异性恋乱约的也让人觉得脏啊，比如有谁看得起妓女吗（阿诺拉得奥斯卡就离谱），谁不会认为妓女下贱呢

高调地宣传自己的价值观，请问你在哪里看到了高调，你说的是什么东西啊。

面斥不雅，还是仔细思考一下自己想说什么再说话吧

Marsqqq (Mars) 在 ta 的帖子中提到：

不歧视txl，就如同看待地球围绕太阳转一样看待LGBT，但也不喜欢LGBT群体如此高调不停宣传自己的价值观，也不喜欢部分人混乱的sex行为。

如果是一心一意找人生唯一伴侣那种，和异性恋一样，那谁会反感？作为少数群体不停寻求别人的认同就很烦，异性恋乱约的也让人觉得脏啊，比如有谁看得起妓女吗（阿诺拉得奥斯卡就离谱），谁不会认为妓女下贱呢

txl感觉很难有正常的环境

Marsqqq (Mars) 在 ta 的帖子中提到：

不歧视txl，就如同看待地球围绕太阳转一样看待LGBT，但也不喜欢LGBT群体如此高调不停宣传自己的价值观，也不喜欢部分人混乱的sex行为。

如果是一心一意找人生唯一伴侣那种，和异性恋一样，那谁会反感？作为少数群体不停寻求别人的认同就很烦，异性恋乱约的也让人觉得脏啊，比如有谁看得起妓女吗（阿诺拉得奥斯卡就离谱），谁不会认为妓女下贱呢

>我从来都没否认过同性恋感染比例不是异常的高

三重否定，等于否定（“异常的高”）

haji (LotusCorniculatusL) 在 ta 的帖子中提到：

真服了，建议先看看二楼的结论。

我从来都没否认过同性恋感染比例不是异常的高，我只是想强调“不考虑发生高危行为后的患病概率，单纯凭人口基数与患病人数就强行论证某一方“更乱”“更不道德”，是存在问题的。”