砖墙的房子好还是木头墙的房子好？# Living
h*g
1 楼
某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
件能看正确的可能性是80%。
那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
件能看正确的可能性是80%。
那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
g*a
2 楼
个人或商业的都行 谢谢
j*n
3 楼
谢谢
d*f
4 楼
80%
L*s
5 楼
木头
g*s
6 楼
15%/80%?
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
j*n
7 楼
能解释一下吗？
谢谢
【在 L***s 的大作中提到】
: 木头
谢谢
【在 L***s 的大作中提到】
: 木头
S*g
8 楼
41%
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
H*7
9 楼
砖头
【在 L***s 的大作中提到】
: 木头
【在 L***s 的大作中提到】
: 木头
j*y
10 楼
应该是80%吧，直觉。
d*a
11 楼
砖.
买保险的时候要问的,砖的要比木头的便宜.:)
【在 j**n 的大作中提到】
: 谢谢
买保险的时候要问的,砖的要比木头的便宜.:)
【在 j**n 的大作中提到】
: 谢谢
B*5
12 楼
这是brainteaser?
这不是典型的bayes theorem的应用？
这不是典型的bayes theorem的应用？
j*n
13 楼
砖更结实？
相同的房子砖墙的要贵还是便宜？
谢谢
【在 d*****a 的大作中提到】
: 砖.
: 买保险的时候要问的,砖的要比木头的便宜.:)
相同的房子砖墙的要贵还是便宜？
谢谢
【在 d*****a 的大作中提到】
: 砖.
: 买保险的时候要问的,砖的要比木头的便宜.:)
a*y
14 楼
15%*.8/((15% *.8)+85%*.2)
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
d*2
15 楼
砖房不抗震，不保温。
B*M
16 楼
我老献丑啦，
B: the car is blue P(B) = 0.15
S: claim a car is blue
P(S) = P(B) * 0.8 + P(-B) * 0.2 = 0.15 * 0.8 + 0.85 * 0.2
P(BS)= P(B)*0.8=0.15 * 0.8
P(B|S) = P(BS)/P(S) = 41.37%
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
B: the car is blue P(B) = 0.15
S: claim a car is blue
P(S) = P(B) * 0.8 + P(-B) * 0.2 = 0.15 * 0.8 + 0.85 * 0.2
P(BS)= P(B)*0.8=0.15 * 0.8
P(B|S) = P(BS)/P(S) = 41.37%
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
w*i
17 楼
砖结实。
同样的房子砖的贵。
保险费给砖的便宜。
木头的应该主要是怕招各种虫子吧，尤其是白蚁。
同样的房子砖的贵。
保险费给砖的便宜。
木头的应该主要是怕招各种虫子吧，尤其是白蚁。
z*e
18 楼
话不说全啊
41.38%
【在 S*********g 的大作中提到】
: 41%
41.38%
【在 S*********g 的大作中提到】
: 41%
j*n
19 楼
谢谢。
【在 w******i 的大作中提到】
: 砖结实。
: 同样的房子砖的贵。
: 保险费给砖的便宜。
: 木头的应该主要是怕招各种虫子吧，尤其是白蚁。
【在 w******i 的大作中提到】
: 砖结实。
: 同样的房子砖的贵。
: 保险费给砖的便宜。
: 木头的应该主要是怕招各种虫子吧，尤其是白蚁。
f*d
20 楼
我瞎猜一下： 0.8*0.5=0.4
0.5 是因为证人有50%的可能说谎
专家指出80%的可能性已经把“蓝色15%，绿色85%”考虑进去了，所以用0.8×0.15是否
重复了？
0.5 是因为证人有50%的可能说谎
专家指出80%的可能性已经把“蓝色15%，绿色85%”考虑进去了，所以用0.8×0.15是否
重复了？
d*a
21 楼
不知道,大概是因为结实吧,
我们刚买房子的时候买保险买的最贵的一档,
后来传照片过去保险公司的人问"你们房子是砖墙?"
我们就去查inspection的报告,说是贴砖,
然后保险就降了一点,
如果是全砖的会更便宜.
【在 j**n 的大作中提到】
: 砖更结实？
: 相同的房子砖墙的要贵还是便宜？
: 谢谢
我们刚买房子的时候买保险买的最贵的一档,
后来传照片过去保险公司的人问"你们房子是砖墙?"
我们就去查inspection的报告,说是贴砖,
然后保险就降了一点,
如果是全砖的会更便宜.
【在 j**n 的大作中提到】
: 砖更结实？
: 相同的房子砖墙的要贵还是便宜？
: 谢谢
R*f
22 楼
这难道不是bayes么？
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
d*a
23 楼
不知道,大概是因为结实吧,
我们刚买房子的时候买保险买的最贵的一档,
后来传照片过去保险公司的人问"你们房子是砖墙?"
我们就去查inspection的报告,说是贴砖,
然后保险就降了一点,
如果是全砖的会更便宜.
【在 j**n 的大作中提到】
: 砖更结实？
: 相同的房子砖墙的要贵还是便宜？
: 谢谢
我们刚买房子的时候买保险买的最贵的一档,
后来传照片过去保险公司的人问"你们房子是砖墙?"
我们就去查inspection的报告,说是贴砖,
然后保险就降了一点,
如果是全砖的会更便宜.
【在 j**n 的大作中提到】
: 砖更结实？
: 相同的房子砖墙的要贵还是便宜？
: 谢谢
S*g
24 楼
说的好像你这个是全的一样
12/29才是全的
【在 z****e 的大作中提到】
: 话不说全啊
: 41.38%
12/29才是全的
【在 z****e 的大作中提到】
: 话不说全啊
: 41.38%
d*a
25 楼
不知道,大概是因为结实吧,
我们刚买房子的时候买保险买的最贵的一档,
后来传照片过去保险公司的人问"你们房子是砖墙?"
我们就去查inspection的报告,说是贴砖,
然后保险就降了一点,
如果是全砖的会更便宜.
【在 j**n 的大作中提到】
: 砖更结实？
: 相同的房子砖墙的要贵还是便宜？
: 谢谢
我们刚买房子的时候买保险买的最贵的一档,
后来传照片过去保险公司的人问"你们房子是砖墙?"
我们就去查inspection的报告,说是贴砖,
然后保险就降了一点,
如果是全砖的会更便宜.
【在 j**n 的大作中提到】
: 砖更结实？
: 相同的房子砖墙的要贵还是便宜？
: 谢谢
c*n
26 楼
7&8楼正解
s*l
27 楼
房屋保险就是火灾险吧，至少在加州是，所以给砖房的保险要比给木头房子的便宜吧。
s*t
28 楼
为啥不是80%?
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
m*d
29 楼
这里还真没怎么见过砖墙的房子，都是frame+dry wall
所谓砖墙都是外面代替siding的一层砖
好处：好看，不用定期刷漆
坏处：贵
【在 j**n 的大作中提到】
: 谢谢
所谓砖墙都是外面代替siding的一层砖
好处：好看，不用定期刷漆
坏处：贵
【在 j**n 的大作中提到】
: 谢谢
s*t
30 楼
因为有先验概率
【在 s*********t 的大作中提到】
: 为啥不是80%?
h*8
31 楼
这儿的房子大多是木结构， 砖／siding／stucco 是付在木结构外面的。
砖造价高些， 保暖好些， 常见于北方。
砖造价高些， 保暖好些， 常见于北方。
s*t
32 楼
Prior: A = {is blue car}, A^c = {is green car}
P(A) = 15%
B ={correct judgement}
P(B|A) = 80%
then,
P(A|B) = .....
是这样子不?
P(A) = 15%
B ={correct judgement}
P(B|A) = 80%
then,
P(A|B) = .....
是这样子不?
a*e
33 楼
金砖
【在 H******7 的大作中提到】
: 砖头
【在 H******7 的大作中提到】
: 砖头
s*t
34 楼
那种条件下看正确应该是P(B) = 80%
那种条件下看蓝色正确才是P(B|A) = 80% 吧
【在 s*****t 的大作中提到】
: Prior: A = {is blue car}, A^c = {is green car}
: P(A) = 15%
: B ={correct judgement}
: P(B|A) = 80%
: then,
: P(A|B) = .....
: 是这样子不?
那种条件下看蓝色正确才是P(B|A) = 80% 吧
【在 s*****t 的大作中提到】
: Prior: A = {is blue car}, A^c = {is green car}
: P(A) = 15%
: B ={correct judgement}
: P(B|A) = 80%
: then,
: P(A|B) = .....
: 是这样子不?
n*5
35 楼
这个是正解。。。
【在 a***y 的大作中提到】
: 15%*.8/((15% *.8)+85%*.2)
【在 a***y 的大作中提到】
: 15%*.8/((15% *.8)+85%*.2)
g*i
36 楼
15%
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
【在 h*****g 的大作中提到】
: 某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件。该城市只有两种颜色的车，蓝色15%，绿色85%。
: 事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车。但是根据专家在现场分析，当时那种条
: 件能看正确的可能性是80%。
: 那么，肇事的车是蓝车的概率到底是多少？
o*y
37 楼
把验前概率和验后概率之间的关系和区别搞清楚
你就不会这么认为了
【在 s*********t 的大作中提到】
: 那种条件下看正确应该是P(B) = 80%
: 那种条件下看蓝色正确才是P(B|A) = 80% 吧
你就不会这么认为了
【在 s*********t 的大作中提到】
: 那种条件下看正确应该是P(B) = 80%
: 那种条件下看蓝色正确才是P(B|A) = 80% 吧
l*r
38 楼
41.37%
正解
正解
j*r
39 楼
Bayes. 12/29 is correct.
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