我觉得楼上说的哪个极限例子是对于说法1的支持。

因为这个问题好像有点故意混淆概念了。

那我也举个例子，换个说法吧。

现在屏幕上有10*10的，100个像素点，都显示蓝色或者绿色，只有这两种颜色。

我都能看清，但是假设我有轻微色盲，有个医生要让我去辨认像素点颜色是否为蓝色，我正确辨认蓝色的概率是80%，但是我正确辨认绿色的概率不知道。

现在医生给我个画面，屏幕上只有一个点是蓝色，其它都是绿色。

题目1：请问这时候我正确找到蓝色点的概率是多少？

现在医生又给我一个画面，屏幕中有15%的像素点是蓝色，85%的点是绿色。

题目2来了：请问这时候我完全找出，或者辨认出15%的像素点的位置并且都正确的概率是多少?

然后医生给了一个奇怪的画面，屏幕中间区域有一个点可能是蓝色的，而其它蓝色点都在边缘上，隔离的很开。

题目3：请问这时候我判断正确，或者说辨认出中间区域的那个蓝色点的概率是多少？

从这个例子看，我确认了心中一直以来的疑惑。就是看没看错颜色，和车的总数量是没有关系的，看起来像是样本空间不重合的样子。

当然这也是我的个人看法。如果一定要已知在某种车辆颜色在城市所有车辆总数中所占的比例的条件下，问分辨的正确的概率，这似乎是符合条件概率的假设的。

嗯，但总有点那么，像是故意狗官诱导你招供的感觉。

情景翻译一下：

你：“我记不太清那天的情况了，我的判断有80%的概率是正确的。”

狗官一脸阴恻又问：”这个城市有99%的车都是绿色的，只有1%的车是蓝色的，你还确定你那天看到的是正确的嘛？“

你：“我，我不太确定了。”（贝叶斯公式可以作怪了，你心里对自己判断正确的概率的评估其实发生了变化）

看吧，想搞混一个人的脑子有时候也挺简单。

狗官还问：“你那天吃早饭了嘛？”

你：“没吃”

狗官说：“没吃早餐容易眼花哦~”

你：“……”