生男生女概率一样吗?

先来看一下2019年人口普查,也是第七次人口普查的男女性别比例数据,是目前最新的数据了。这里性别比,女性基数是100,例如:20 ~ 24这个区间,性别比是114.61,也就是说,114.6个男性对应100个女性。

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可以看出,男女数量差异比较明显,但是在这个人口基数大国中,这个差异得以放大。那么,这个性别数量差异是怎么造成的呢?我们继续探究。

故事一

以前在农村重男轻女现象比较严重,我村里一户人家想要一个男孩,结果接连生了5胎,都是女孩。人生就是这样的倔强,也需要顽强,有时候你不坚持一下,你都不知道什么叫绝望。

故事二

午饭后跟我的程序员同事们,在软件园散步,聊到找对象的问题,进而深入到当下国内,男多女少的这个高深问题,他们给出的观点是:重男轻女的思想的产物,如果第一胎是男孩就不要二胎了;如果第一胎是女孩,继续二胎,直到男孩为止。

上面两个观点,本质上都是一种,以为可以通过毅力和坚持,获得想要的男孩,即人为控制初生儿的男女性别,这自然是不行的。

这就跟抛硬币一样,正反面的概率都是50%,如果你只想要正面,抛到反面就不放弃,贵在坚持,一直抛,恭喜你,你会发现一个规律,正反面概率都接近50%。

从生物学上来说,女性只产生X染色体,男性产生X、Y两种染色体,XX(女性),XY(男性),即理论上来说,生男生女概率都是1/2。这就解释了用抛硬币实验来类比的合理性。

但是,我们都知道再小的概率都有可能发生,更何况是50%的概率呢,生两胎确实增加了男孩儿的概率。让你投篮,给你一次机会,和给你2次机会,自然是选择两次机会,投中的胜算大一些嘛!所以故事一中的行为,就是通过多次行为,加大获得男孩的概率。再比如,赌徒输了很多,仍然不愿意离开赌场;你买诺安基金亏了好多,仍然不愿意离开;因为你相信你还有机会,都是这个道理。

这些都是赌博的行为,但是我们要相信科学,要相信真理。

就算一次生育行为可以用抛硬币来解释,那么每年那么多生育行为整体概率都是50%吗,我相信大数定律可以解决这个问题了。
设X1,X2,...,Xn是独立同分布的随机变量,记它们的公共均值为μ。又设它们的方差存在并记为σ2。则对任意给定的ε>0,有

大数定律

大数定律从理论上是可以解释多次生育行为中,生男生女的概率是大致相同的,即男女数量应该大致相等。

下面,我们用计算机程序来模拟。

实验分析

用random模块生成区间[0,1)之间的随机数,如果生成的数小于0.5,就记为硬币正面朝上,否则记为硬币反面朝上。由于random.random()生成的数可以看做是服从区间[0,1)上的均匀分布,所以以0.5为界限,随机生成的数中大于0.5或小于0.5的概率应该是相同的(相当于硬币是均匀的)。这样就用随机数模拟出了实际的抛硬币试验。理论上试验次数越多(即抛硬币的次数越多),正反面出现的次数之比越接近于1(也就是说正反面各占一半)。

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横轴是试验次数,纵轴是正反面出现次数的比值。

随着实验次数的增加,正反面出现次数之比越来越接近于1。

那么问题来了,微观来来看,生男生女概率是50%,宏观上来看,生男生女概率也是50%,为什么男女数量有微小差异?

下面再看个故事。

一个家庭里重男轻女的观念,多是体现在媳妇刚刚怀孕的时候。每到这个时候,一些迫切想要孙子的爷爷或奶奶,就会在口中念叨着“大孙子、宝贝金孙”......一些明显带有性别歧视的词语。接着,他们就会想方设法的让怀孕的儿媳去进行胎儿性别鉴定,一旦鉴别腹中胎儿非男性,就会强制性的要求儿媳做人工流产。

到这里,为什么生男生女概率一样,男女数量有微小差异的原因呢?相比大家心里都有答案了,有些事情真相真的让人细思极恐。

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