春招开始了。相信很多小伙伴们最近在疯狂的刷题，准备简历和项目吧。今天我们继续来给小伙伴们上个定心丸，讲一下非常非常经典的面试题—游戏中扮演男女角色的玩家比例。这道题是面试游戏公司尤其是游戏开发的必考题。

1.题目：

相对现实世界来说,网络游戏世界给了我们更大的自由度。比如,在网络游戏中,我们可以选择不同性别的角色,比如和自己性别不相同的角色。通过统计得知以下信息。

a某游戏男性玩家和女性玩家的比率如下:

男性玩家女性玩家

0.800.20

b.玩家对于扮演不同性别角色的偏好如下:

男性角色女性角色

男性玩家 0.75 0.25

女性玩家 0.1 0.9

注:0.6表示男性玩家选择游戏中扮演男性角色的比例求游戏中女性角色中是一个女性玩家的概率是？

现在游戏中的女性角色(线上性别为女)占比为38%。

当我们在游戏中认识一个女性角色,其线下性别为男的概率是20/38,线下性别为女的概率是

18/38

故答案为18/38

2.知识点：

其实这道题用到了贝叶斯定理，贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则，尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则那个人多半会是一个好人。这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。

贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。

所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。面对复杂而笼统的问题，人们往往走捷径，依据可能性而非根据概率来决策。这种对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。由于心理偏差的存在，投资者在决策判断时并非绝对理性，会行为偏差，进而影响资本市场上价格的变动。但长期以来，由于缺乏有力的替代工具，经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则。

例如：现分别有 A、B 两个容器，在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个白球，在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个红球，问这个球来自容器 A 的概率是多少?

假设已经抽出红球为事件 B，选中容器 A 为事件 A，

则有：P(B) = 8/20，P(A) = 1/2，P(B|A) = 7/10，按照公式，则有：P(A|B) = (7/10)*(1/2) / (8/20) = 0.875

例如：一座别墅在过去的 20 年里一共发生过 2 次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盗贼入侵时狗叫的概率被估计为 0.9，问题是：在狗叫的时候发生入侵的概率是多少？

我们假设 A 事件为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，则以天为单位统计，P(A) = 3/7，P(B) = 2/(20365) = 2/7300，P(A|B) = 0.9，按照公式很容易得出结果：P(B|A) = 0.9(2/7300) / (3/7) = 0.00058

所以你学会了吗？

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游戏中男性玩家和女性玩家的比例

1.题目：

2.知识点：