贝叶斯定理补充 (4-4)

为了了解这涉及的内容，想象一下员工可能或可能不高度支付的公司（= H），也可能或可能不会持有缓解的工作（= H *）。 男子（= e）和工资单之间的工作分配如下：

H＆H * H *〜H＆H *〜H＆o H * E = MAN0.0180.1020.0190.162〜e = woman0.0020.0980.0010.598

在这家性别公司中，只有2％的员工有付出良好的缓和工作，其中90％是男性。 备受良好但艰巨的工作占工作人员的20％，这些工作几乎均匀地分裂（51％）和女性（49％）。 另有2％的员工有低工资的缓解就业机会，其中95％是男性。 大多数工人（76％）支付不佳，工作困难。 这些任务压倒了（79％）给女性。 鉴于这些统计数据，学习员工是一个人会逐步证实他所获得良好的假设和他有一个诡计的工作的假设。 PD和或不同意其中哪两个假设从证据中获得了更大的支持增量。

PD（H，E）= 0.18＞Pd（H *，E）= 0.08

或（h，e）= 2.36＜或（h *，e）= 3.37

概率差异测量具有比H *更高的确认增量的H *。 这在很大程度上是因为（i）经费良好的男性人数，艰巨的工作比低工资，缓和工作的人数大得多，（ii）低工资的人数很大，相对于男性总数很大。 赔率比测量有H *接收（略微）的确认增量比H更大，因为（即）低工资工作或困难的工作与E的柜台指标大致良好，但（ii）缓解的工作远比有效的工作更好E.

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