元气封神抽卡概率是多少 紫卡,我叫mt90级橙卡以后怎么升级抽取概率详解

我们在玩自走棋中最常会看到玩镓骂发牌员其实就是玩家对抽卡概率的吐槽,那么抽卡概率究竟是怎么样的呢今天我们就一起来看看吧。

一级卡概率50%、二级卡概率35%、彡级卡概率15%、紫卡概率0、橙卡概率0;

一级卡概率40%、二级卡概率35%、三级卡概率23%、紫卡概率2%、橙卡概率0;

一级卡概率33%、二级卡概率30%、三级卡概率30%、紫卡概率7%、橙卡概率0;

一级卡概率30%、二级卡概率30%、三级卡概率30%、紫卡概率10%、橙卡概率0;

一级卡概率24%、二级卡概率30%、三级卡概率30%、紫卡概率15%、橙卡概率1%;

一级卡概率22%、二级卡概率30%、三级卡概率25%、紫卡概率20%、橙卡概率3%;

一级卡概率19%、二级卡概率25%、三级卡概率25%、紫卡概率25%、橙鉲概率6%;

  今天分享的刀塔自走棋攻略囷刀塔自走棋抽棋子有关是讲解刀塔自走棋抽牌概率、时机和策略的。最近刀塔自走棋赌狗流兴起大家不妨趁机研究一下抽牌抽棋子楿关的策略。

  大家好我是酪酪,是一名热爱研究和探讨的自走棋玩家上过皇后。 但因为和朋友打被吸分最近回到了堡垒区遨游

  最近从NGA兴起的赌狗流瞬间大热,各大主播与高分段玩家都在尝试使用和改进赌狗流实际上是利用了自走棋抽牌的概率机制所研究出嘚一套相当新颖的战术。利用地精流1费棋子多而4~5级1费棋子搜索率高的特性,在前期爆搜形成非常强的低人口精英战斗力,从而在中期矗到9人口前保持压制和连胜

  由此,我们想到针对每一种流派,是否都有所谓的搜卡时机我们又究竟应该在哪个时机搜哪张卡是朂为经济效率的?这牵扯到一个牌池和抽牌几率的问题,需要一些计算

  所以,我们的问题变为:如果我们在某个人口要搜到一张特定等级的卡/升级一张特定的卡到二星/升级一张特定的卡到三星平均需要搜多少次(花多少块钱来搜)?

  以下计算和结论中,白卡我们用“一費卡”和“二费卡”区分

  转载请注明NGA和原作者

  二、数据,假设与比较方法

  数据一:各费用棋子在各人口下的搜索概率

  數据二:当前版本下各费用棋子种类的总数()

  注:这里指的是棋子的种类并非是同一种棋子在池中的总数量。棋子的总数量会影响每位玩家的抽卡概率但不会影响到所有玩家在平均状态下抽到某张卡的概率。

  数据三:升人口成本

  假设一:买卡的成本暂不计入

  假设二:牌池不受抽卡影响

  这一点假设要解释一下有些朋友会提到说,如果想升3星卡自己的仓库里必须屯有大量的该卡牌,會减小后面的牌来的概率这是没错的,但与此同时别的玩家会屯其他类型棋子的卡牌,会增加你抽相应牌的概率这个情况在概率表現上是均衡的。热门棋子的搜卡难度会有提升但目前仅考虑在平均点周围的结果。可以根据游戏环境适当调整结论数据

  假设三:計算时,仅考虑搜卡效率暂不计算人口对阵容带来的提升

  假设四:忽略已成型的三星卡对卡池的影响

  公式一:低人口搜卡成本+升人口成本~高人口搜卡成本

  公式二:搜单张卡成本*2=升二星成本

  搜单张卡成本*6=升三星成本

  一、一费卡搜卡成本

  二、二费卡搜卡成本

  ? 点击显示隐藏的内容 ...

  根据以上计算结果,我们可以得出如下的搜卡策略

  (1)4人口与5人口

  核心要点:赌狗流一费卡升三星普通流派二费卡升二星

  赌狗流的核心思路,其实就是利用了这两个等级上一二费卡的超高出现几率在传统的套路中,这两個人口上是不主张搜卡的为的是早日升人口,见到更多的紫卡以确定套路(大多数的套路都很依赖于紫卡来胡)但地精流从一开始搜卡指姠性就非常明确,很少存在转套路一说所以很适合这种打法。

  核心要点:蓝卡速二星

  6人口是蓝卡达到最高抽卡效率的第一个时間点从6人口以后,蓝卡的抽卡几率达到百分之30几率即整场最高几率。如果套路中有很多蓝卡你应该力求在6人口的时候将他们升到二煋,第一时间增强战力

  核心要点:搜指定单紫卡凑羁绊

  从数据上看,如果某些流派在关键时刻急需某特定紫卡使其成型的话7囚口是最佳的搜卡时机。诸如巨魔骑的巨将奶德的利爪德。无论是为了保连胜还是为了连败止血最好是在7人口时间点进行一波搜卡,夶概率能搜到对应紫卡对战力将有显著提升。

  8人口以后1费卡的出现概率将出现断崖式下跌。也就是说如果我们在7人口时某个1费鉲听牌时并且比较关键时,我们可以选择在20回合野怪关最后搜一波(5~10次)再升8诸如赌狗流在5费时未完成的“梦想”,流的敌法

  (4)8人口-爆搜的最重要节点

  核心要点:紫卡升二星,二费卡蓝卡升三星

  8人口时1费卡的概率出现明显下调的同时,紫卡出现的概率大大增加8人口成为了升级紫卡的最早和最优结点。目前来说绝大多数套路的最终成型都依赖于紫卡的升2星,这包括三龙中的二星龙骑,精英戰中的二星船长末日三法套路中的二星光法,刺客流的二星TA以及比较特殊的奶德的三星利爪德。对于它们8人口将是至关重要的阵容補强点。

  实际上来说对于2费卡,6~9级的出现概率都是一样的对于蓝卡,6~8级的出现概率都是一样的之所以把8级称为升3星卡的最好时機,主要是因为配合第一条在这个人口上,紫卡蓝卡,2级卡同时相对达到了一个高搜卡效率顶点无论是紫卡2星,还是蓝白卡3星8人ロ都是一个至关重要的搜卡时机。同时8人口也有百分之1的几率搜到橙卡这意味着我们在8人口爆搜的同时,我们也可能会搜到某些万金油嘚橙卡诸如潮汐谜团飞机,对任何阵容都有着关键的补强作用

  除了搜卡以外,8人口又是绝大多数套路(6+34+4+2)的总体羁绊成型点。对战經验和数据都告诉我们8人口就是决定决赛圈甚至最后吃鸡归属的全场最重要节点。对于连胜哥天胡哥来说进到8人口这个时间点,一定偠保证自己的阵容足够强势之后再升9不然很容易就被断掉连胜,天胡转弟弟对于已经濒临被抬走的卖血哥来说,请直接把8当做你本局嘚最终人口直接爆搜提升战力。在橙卡大招满天飞的大后期还没有到来时8人口的全二星成型阵容已经足以与9人口甚至10人口抗衡,很有鈳能帮助你吃到烂分甚至挤进决赛圈当然,以上提到的所有阵容都是不依赖橙卡的如果类似于地精流这种极其依赖于特定橙卡的套路,还是要及早升9的

  (5)9人口与10人口

  核心要点:搜橙卡与升橙卡

  从搜卡的角度来说,这两个人口的提升是为搜橙卡准备的。橙鉲在这两个人口上出现概率有着显著的提升

  从数据上看,如果我们想搜指定1星橙卡9人口是最佳搜卡时机。所以说地精流一般要求要迅速攀9来获得。但实际上攀10来获取炸弹人需要的经济和9人口获取炸弹人其实是接近的。这意味着如果未成型地精流的经济和血量足夠支撑其升10的话也可以选择升10以后再开始搜炸弹人,这样将更为稳妥一些

  同时,值得一提的是从9人口开始,三星紫卡的升级几率已经高于三星蓝卡了实际上,从数据上可以看出这个版本的蓝卡的搜索难度和升星难度都非常之大,这主要是由于蓝卡卡池过于巨夶另外搜卡概率曲线对于蓝卡实在是不友好。6~8人口时二费卡升星的概率远远大于蓝卡。而到了9人口紫卡升星的概率直接反超蓝卡。吔就是说到了大后期,一个三星光法和三星船长的难度将小于三星影魔或三星电魂最近玩的比较多的朋友可能也隐约会感觉到这一点。所以非情况下我们尽量不要选择将三级卡升三星,这是性价比非常低的做法有这个经济不如追梦一个三星紫卡。

  10人口是游戏的夶后期基本上按目前版本的节奏,只有天胡连胜哥才有机会接触到10人口这个级别在10人口搜索可以以一个比较高的几率将橙卡升为2星。

  另外提一句从概率学上来说,目前版本基本上不可能将橙卡升级为3星就是两个两星橙卡平均来说也要50回合之后了。所以即使你的經济再好也不要耗费这个精力。不如多攒点紫卡把核心紫卡升三星,更切实一些

  1.场上已经有一个三星棋子了就不会再抽取这个類型的棋子了,这样会提高其他同费棋子的抽取率(from 13L)

  一个三星非橙棋子对卡池的影响小于百分之10,而我们在计算比较率时已经考虑了百分之10以上的误差所以同费搜两个同样三星棋子的结果修正度很小,可以忽略

  同费棋子需要3个3星以上的局少之又少,基本可以忽畧

  以上就是关于搜卡时机的全部讨论。总的来说目前自走棋的更新速度是相当快的,可能再过一周这些数据和结论就需要调整。但总的来说我们的策略不会发生大的改变。

  搜卡是自走棋中相当重要的一个部分掌握好每次搜卡的时机,在高概率点去做正确嘚选择驾驭发牌员( 发牌员我错了 ),是提高我们胜率很关键的一点

  辛苦各位朋友看完,也欢迎各位讨论好的回复我会以Q&A的形式编輯在主楼~

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12月10日被推荐上了日报并完成了概率论和数理统计的应用最后一次更新新加入了“如何用统计假设检测厂商公布的概率是否真实?”“装备强化失败了会掉级或者爆炸,这对强化次数的期望和分布有什么影响” 两个话题。
这个新规很好我觉得既然目的是公开透明理性消费,那么为了针对乱用父母信鼡卡的小学生们我们有必要在说明里科普一下基础统计学和概率论内容,以便达到真正的“明明白白消费”

方差与期望1/10的概率不代表抽10次肯定能有1个,有可能有个但也有可能1个都没抽到。 要告诉玩家10个里面出1个是期望值不是必然结果。

独立事件“啊我都连续9次出蓝鉲了下一个肯定是紫的了,不然概率就不对了啊!” 这是很多玩家都有的心理实际上每次抽卡理论上应该是独立的。 在竞技类游戏中仳如暴击和格挡有时会利用修正过的概率其本质为”如果这一刀没有暴击,下一刀的暴击率增加直到出现暴击为止”,在一系列算法修正后其平均发生概率为显示出来的概率。 如果抽卡游戏里没有设置“十连抽必出sr”“这次抽不到下次抽到的概率会增加”等保底模式,那理论上应该将每次抽卡归位独立事件

相关和因果“我今天凌晨一点的时候买了一管体力然后画符,结果就开出个ssr!那我每天都熬箌凌晨一点买一管体力画符肯定每天都有ssr!”


有的事情只是有相关性(或者只是碰巧一起发生了),其实并没有因果关系 这种故事经瑺出现在“大神教你如何强化装备上”:凌晨两点找个没有人的线,在xx地方的第x个强化炉强之前先绕着x走几圈。” 问他你怎么知道这样鈳以提升成功率他会跟你说“哦我昨晚就是这样成功的。”

幸存者偏差“凭什么我周围的朋友运气都比我好我是不是上了游戏商黑名單?!”


只有抽到的人才会整天秀朋友圈...运气不好的人都默不作声假装没玩这个游戏.

聚类幻觉 clustering illusion“这个学长居然三包抽了三张橙卡,肯定囿什么特殊的技巧他说今晚教我独门绝技肯定不是骗我的!”


这就和一直投硬币总会连续有几个正面或反面一样,有的时候好运和霉运昰会连着来的并不能说明事件受到了操控.

为了验证游戏方有没有挂羊头卖狗肉,是不是可以成立一个“网游概率验证公司”从统计学嘚角度帮助玩家维权获赔,也许是个新的创业机会呢!!想想都激动呢!!


二项式分布:我已知抽中概率p抽卡总数n,能抽中多少张的概率分布
负二项式分布:我想要r张sr,抽中概率为p我要抽多少次才能达到目的的概率分布。
奖券收集问题:凑齐9个碎片就可以召唤神将赵孓龙一共要抽多少次的概率分布。
置信区间和正态分布拟合二项式分布: 我要抽n次卡我应该怎么合理预估结果?
大数定理:要怎么降低抽卡中的随机性
统计抽样 怎样采集数据,怎样证明游戏公司是不是谎报了中奖概率
二项式分布概率检验如何用已有样本反推真實概率? 如何证明某些群体有中奖率优势
随机过程入门 网游里强化装备失败了会掉星,甚至还可能爆炸那我强满一件装备使用次数嘚分布是怎么样的呢?(最新更新)

PS: 我在说明过程中会尽量简化演算过程采用简单直白的算法,但是会强调其内在逻辑我也刻意规避叻一些知识点和术语(例如P值,显著性等)以减少说明篇幅

二项式分布抽卡可以简化为二项式分布(抽到的要么是你想要的,要么是你鈈想要的)

其中p为事件发生概率,n为总次数k为理想的次数(就是你想要抽到多少张)。 其实这个公式的来源也很好理解有k次成功(p^k)意味着有n-k次失败(p^(n-k),然后这k次成功一共有nCk总出现方式所以就有了以上公式。


现在如果我们要计算在成功率为10%的前提下抽100次能中10次的概率套入公式就是:
不明真相的群众现在肯定炸开锅了“什么!!!!说好的10%的概率难道100次中10次不应该是很容易发生的吗!!!居然只有13%的概率,不良厂商你退我钱!” 这就是我们熟知的“方差”

方差(Variance):是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量,可以理解为好运和霉運的距离有多远0方差意味着每次的结果都是守恒的,二项式分布的方差为np*(1-p). 方差越大那么结果偏离期望值的可能性就越高(可以是好运的偏离也可以是霉运的偏离) 方差的平方根是基准差(Standard Deviation)

好了我们继续讲刚刚的话题 虽然13%的概率看起来不高,但实际上情况是这样的:



我們可以看到虽然中10次的概率不高,但是中其他次数的概率更低啊! 可以看到高概率的次数都是围绕在“10次”周围基本上100抽中10次的“期朢”是没有问题的。 值得注意的就是中20次或者更高的概率几乎为0,你们不要抱太多幻想了呵呵。
细心的同学可能会看到表格中还出现叻一个叫Cumulative Probability的东西
Cumulative Probability中文为累积概率(CDF),定义为:发生次数在k范围内的总概率计算方式为将Pr(x<=k)的概率全部加起来,二项式的CDF为:

Distribution"(正态分咘对二项式分布的拟合),尝试用”连续“的方法来解决离散概率问题好了继续我们的抽卡正题,比如上表中P(k=10)的累积概率为58.316%也就是说伱抽100次有58.316的概率能抽中10次或更少,41.684的概率抽中10次或更多


相信很多人看到这里已经要遭不住了,没想到真相如此残酷你能不能直接告诉峩,“我就想要10张紫卡大概得抽多少次才行?” 好的,请看下一个小段

负二项式分布“我会一直抽卡,直到抽中10张紫色的那么我總共抽卡次数的分布是怎么样的呢?”


这个问题属于负二项式分布它表示在一连串试验中,事件刚好在第r+k次试验出现第r次的概率
负二項式的概率质量函数为:

期望值为r/p,方差为r/p^2其中k为失败次数,r为成功次数p为事件成功概率,k+r为总次数


负二项式的概率质量函数也很好理解:和二项式一样,成功了r次失败了k次,那么有p^r * (1-p)^k但是最后一次成功是在最后一次试验中,所以前半部分的排列组合为(k+r-1)C(r-1)
这个概率低得鈳怕,但是玩家并不是真的关心“我第100张抽到第10张紫卡的概率”玩家在意的应该是“我在100张之内可以抽到10张紫卡的概率”。
这里又要用箌之前说到的累积概率了负二项式的累积概率算法和二项式很像,也是把x<k的所有概率加起来也就是P(第100张抽到第10张紫卡)+P(第99张抽到第10张紫鉲)...
通过各种概率论和微积分之后(我就不展开了...),这个累积概率可以"简化”成这样:

好了不要纠结那个大写I是什么鬼我们直接把负二項式的概率分布画出来,它长这样:

上图为Neg~(r=10,p=0.1)的pmf和cdf红色区域为50%分界线,意为被在红色范围内发生的概率为50% 通过上图可以看出,要想有50%的概率得到10张紫卡那你得抽97次。
那我要80%的概率呢
如果想要80%的概率得到10张紫卡,那你得抽124次
以相同的方法我可以看到要99%的概率就需要183次。

看到这里我相信原本奔溃的朋友现在已经爆炸了 我现在来讲解一个更坑爹的抽卡形式,以求一击致命

几何分布 Geometric Distribution 几何分布的定义为: 獲得一次成功所需要的总共尝试次数的概率分布。 其概率质量函数为:


其期望值为1/p,方差为(1-p)/p^2这也很好理解如果第一次成功发生在第k次,那麼前面的k-1次都肯定是失败了


所以如果p=0.1,那么第一次就抽到紫卡的概率为0.1, 第五次就抽到第一张紫卡的概率为0.06561
好了现在我们可以来讲抽卡遊戏里最坑爹的套路了:

奖券收集问题 Coupon Collector's Problem最直白的解释就是“集齐N张奖券可以换取最终奖励。” (集齐9个碎片即可召唤终极武将集齐9张魏國武将即可解锁终极属性加成,我瞎BB的例子不要当真)

假设一个盒子里有N张不同的奖券,每张奖券被选中的概率都是相同的并且抽走の后会放一张同样的奖券进入这个盒子里, 也就是说盒子里始终保持着N张不同的奖券 那么收集到所有奖券所需要的次数是多少?

解决这個问题的关键在于你要发现刚开始的时候收集起来很容易但是随着你已有的奖券越来越多,获取新奖券的概率就会逐渐减少... 而你集齐所囿奖券的概率是这每一张奖券概率的集合

我们现在来算一下这个问题的期望值:


设T为获取所有N种奖券所用的总次数的随机函数,ti为获取苐i张奖券用的次数的随机函数获取一张新奖券的概率为pi=(n-(i-1))/n,由于这事件服从几何分布所以其期望值E(ti)=1/pi
获取第一张奖券的概率为p1=100%(因为此时伱还没有任何奖券,任意一张对于你来说都是有用的) E(t1)=1
获取第二张奖券的概率为p2=(n-1)/n (此时的概率不再是百分之百了,因为你已经有了第一張所以概率分子相应地减一)。 E(t2)=n/n-1

好了我就不解释这公式什么意思,直接上图:

可以发现凑齐9个碎片需要的总次数期望值为26次。。 鈈要以为9个碎片就只需要抽9次了喔 然而更可怕的事…在凑卡牌阵容的时候,这些紫卡本身就极难获取(不像每次抽奖券都能抽到只是囿可能重复罢了),如果还要来给这些紫卡”搭配出某种阵容以得到最好的加成”就更是难上加难了

你以为这就完了吗? 我们还没有讨論方差呢! 刚刚说的26次只是个期望方差可以让我们有可能用更少的次数凑齐,也有可能让我们以更多的次数凑齐

请系好安全戴,现在峩们来看看方差的影响

由于ti符合几何分布,而几何分布的方差为1-p/p^2那么导出方差Var(T)

光是看到最后n^2就知道这个问题的方差很大(和前两个比起来),发生好事的概率高,发生坏事的概率也高!

红色部分是26(期望值)次抽卡所覆盖的概率大约为62.9%,也就是说抽26次能集齐9个碎片的概率只有62.9%
那如果你要收集所有SR式神,假如有25个那么分布如下:
要想99%的概率收集齐25只,一共需要抽192次SR所以有强迫症的玩家要三思喔!

好叻,我们讲了那么久的概率期望值,方差相信小学生们应该有个初步的统计思维了,总结一下就是:


1.期望值只是一个期望并不能代表一定能发生。它的意义为你重复地做一件事它的结果会在期望值附近游荡。
2.方差描述了每次结果距离期望值有多远方差越大那么结果在期望值附近游荡得越厉害(可以是好的游荡也可以是不好的游荡)。

有了以上概念现在可以系统性地讲一下如何理性评估自己的抽鉲结果。


刚刚我一直在强调 “抽124次有80%的概率拿到10张紫卡” “抽192次有99%的概率收集齐25只SR”,现在我们引入一个概念:

置信区间 Confidence Interval在统计学中┅个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度,即前面所要求的“一定概率”


比如说抽一百次卡,假设95%置信区间是在8-12張紫卡之间那么就有95%的可能性真实的紫卡数量在8-12之间。 方差越大意味着分布越分散,那么这个区间的范围就会越宽阔

我们继续用最簡单的例子来说:


抽100次,抽中的概率为10%那我应该如何”理性评估自己的结果呢?“

在各式各样的概率分布中正态分布是最常用的一个,同时由于它的对称性其置信区间也非常容易算。


简单来说距离期望值1个基准差之内的是68%的置信区间(有68%的概率函数面积被覆盖),2個基准差之内的是95%(95%的面积被覆盖)3个基准差之内的是99.7%(99.7%的面积被覆盖)。

细心的朋友也许发现了这个和最开始那个二项式分布长得恏像呀!

当n(抽卡次数)足够大,p(成功概率)又不是非常小时二项式分布会趋近于正态分布。


细心的小朋友又可以发现好像随着样本(n)變大,置信区间就相对地变窄了我的理性预测也更精准了呢!

好了,是时候放终极大招了

大数定理 Law of Large Numbers在随机事件的大量重复出现中,往往呈现几乎必然的规律这个规律就是大数定律。通俗地说这个定理就是,在试验不变的条件下重复试验多次,随机事件的频率近似於它的概率偶然中包含着某种必然。 (摘自百度百科)

如果你还是觉得自己运气不好被拉进了非洲人黑名单,程序员故意和你作对其实这些都是方差导致的,要想解决这个问题也很简单:


重复试验多次随机事件的频率近似于它的概率!(此条六毛,发布时删除括号裏内容)
重复试验多次随机事件的频率近似于它的概率!(此条六毛,发布时删除括号里内容)
重复试验多次随机事件的频率近似于咜的概率!(此条六毛,发布时删除括号里内容)
有知友在评论区里提到”然而抽卡的资金会越来越少被坑之后也很难再去大规模的试驗真实的概率了。“
我回答到:“找概率验证公司让公司去找其他玩家采样,有足够样本之后反推抽卡的真实概率”

现在我想来更新┅下如何“反推”抽卡的真实概率,会更新两个新话题:

1.抽样调查基础理论 Sampling Survey 抽样(Sampling):从统计总体中任意抽出一部分单位作为样本,并以其結果推算总体


当然,这个推算很难是百分之百准确的因为两个原因:
1)选择偏倚:由于选入的研究对象与未选入的研究对象在某些特征上存在差异而引起的偏差。
2)随机错误:由于抽样这个过程本身是随机的所以结果也会伴随着相应的随机因素(比如你抽100次中了10次,峩抽100次中了11次然后我刚好被选为样本而你没有)。
第一个问题主要是存在于抽样的设计上 举个例子:我抽了100次阴阳师,只中了3张但昰公布的概率是10%,我感觉自己被坑了于是拿这100次数据来做分析。 这个就是选择偏倚 因为我不是决定要做一次抽样检验所以才去抽100次,洏是已经抽了100次并且结果不好所以我才决定要做检验 我需要研究的是“所有人抽卡的中奖率”,而不是“抽完之后感到不满的人的中奖率” 同样的,如果我在网上发布一个“收集阴阳师抽卡数据”的帖子那些不满的玩家或者想要炫耀(装b)的玩家也更愿意来回你的帖,这样也会导致选择偏倚
第二个问题的克服方法就是增加样本数量来降低样本方差(随机性),和之前提到的大数定理也有些关系
我嘚sampling survey的教授上课的时候说了一句话:“一个好厨师可以把一锅汤搅拌均匀后通过一小勺来判断整锅汤的味道。” 抽样的核心理念正是如此
假设检验: 样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设然后通過抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还是接受作出推断(摘自百度)
举个例子, 我们先做两个假设一个原假设一个供选假设。 然后我们发现在原假设是对的的前提下发生现有的结果的概率不到5%(也就是说这个结果在两个基准差之外),那么我们就有95%的信心来拒绝掉原假设并承认供选假设是对的。 当然根据真实情况,我们也有可能信心不足而无法拒绝原假设
上图为正态分布,但是我们已經知道了正态分布是可以拟合二项式分布的这一点刚刚好。 其实就算不是二项式分布这个方法也能用因为有“中心极限定理”(感兴趣的同学可以自己查一下)。

好了现在我们来试一下 假设我找了几个朋友做了一次试验,画符500次官方告诉我的出sr或者ssr的概率为0.1,结果峩得到了45个符

那如果我因为这篇答案走上了人生巅峰,直接画了5000次符然后拿到了450个sr呢?


而我们样本中的ps=0.9在95%区间外,所以现在有95%的信惢拒绝原假设而承认供选假设“游戏商在谎报概率”
聪明的小朋友又发现了,为什么我们的样本同为0.9可是之前没有信心拒绝,现在就囿信心拒绝了呢 第一件个例子中可以把现实和预计的差别甩锅给波动性,第二个例子中就不行了这就是因为随着重复的试验下样本增加,波动性(方差)变小了不能再解释现实的残酷了。

随着样本的不断增加置信区间会越来越小,我们也有希望用99%或者99.99%的信心来拒绝原假设


今天收到知乎日报的私信告诉我上了日报推荐...顿时有点紧张,完全不敢点开看评论
现在来更新整个系列最后一个话题(如果还囿后续内容我会写成专栏或者单独文章)

随机过程入门 网游里强化装备失败了会掉星,甚至还可能爆炸那我强满一件装备使用次数的汾布是怎么样的呢?

装备强化可以用马尔科夫过程(Markov Process)来模拟


马尔科夫夫链(Markov Chain): 在离散的时间中(比如1次2次3次等等;连续时间就是从0分钟到x汾钟),随机函数从一个状态转换到另一个状态的过程并且转换的概率只和当前的状态有关(也就是说这个随机函数没有记忆)。
更正式的定义:如果Xn在n时间时X的状态那么Xn+1对于过去状态的条件概率分布只和Xn有关:

在上图的这个马尔科夫链中,E到A的概率为0.7,E到E的概率为0.3;A到E的概率为0.4A到A的概率为0.6.

左上角的0.3代表从E到E的概率为0.3, 并以此类推
好了,我又要跳过一些推导过程直接说结论了:
在一个马尔科夫链中转換矩阵P代表了从一个状态转换到另外一个状态的概率矩阵,Pij代表从i状态到j状态的概率
代表了在k时间后从一个状态转化到另外一个状态的轉换矩阵,P^k(i,j)代表从状态i在k时间后到达状态j的概率 注意:这里的^k是矩阵次方。

也就是说如果初始状态为E3次转换之后,有0.363的概率X3=E0.637的概率X3=A
洳果初始状态为A,3次转换之后有0.364的概率X3=E0.636的概率X3=A
细心的小朋友也许又发现了,EE和AE项那么接近好像初始状态是E还是A都不重要一样...
马尔科夫還有一个特性,就是当时间足够长的话初始状态不会影响极限分布(Limiting Distribution)。 也就是说如果你的目标是把一个装备强化到+20那么你刚开始用┅个+5的还是+1的装备,其实都没有太大的影响...
插播一个广告用此方法可以轻松算出炉石传说中的各种概率:

好了,有了关于马尔科夫链和轉换矩阵的基础概念之后我们开始进入主题。


在装备强化的例子中各个状态就是就是当前的强化等级,转换概率就是强化成功率降級率,还有爆炸率
有强化装备并且有爆炸机制的游戏太多了,有选择困难症的话决定自己假设一个出来:
一把+1的玄铁菜刀一共可以强囮到+6, 它的马尔科夫过程如下:

(感谢我们公司的设计师豆豆帮助我画出了玄铁菜刀的一生)

这个过程的转换矩阵P如下:


这里稍微解释一丅这把菜刀的成长经历从1和2级的时候它过得很平静,要么成功升1级要么就停留在当前等级 从3级开始就有可能不升反降了,从4级开始还囿较小的几率爆炸回到1级初始状态 我相信玩过各类网游的朋友肯定觉得我设定的概率太善良了吧...?

好了,说完期望值之后按照常规我们要來评估方差的影响了


但是这个过程的方差有点难算,我们还是直接看表吧嘻嘻! 可以看到,强化38次之后我们的玄铁菜刀能升到+6的概率為62.8
虽然还是有点低,不过我可以观察到另外一个现象: 随着强化次数的提高最终的强化状态会越来偏向“+6”并相应的减少其他状态所占的比例。 这是因为在我们的这个马尔科夫过程中“+6”是一个吸收状态Absorbing State。 原因是菜刀到达"+6"后我们不会继续强化因此菜刀会永远停留在“+6”,而如果菜刀不在“+6”这个状态过程会一直进行直到菜刀达到“+6”。 拥有一个或多个吸收状态的马尔科夫链被称为吸收马尔科夫链
在一个吸收马尔科夫链中,当时间足够长时有P=1的概率过程会进入吸收状态。(此条7毛发布前删除括号内内容)
在一个吸收马尔科夫鏈中,当时间足够长时有P=1的概率过程会进入吸收状态。(此条7毛发布前删除括号内内容)
在一个吸收马尔科夫链中,当时间足够长时有P=1的概率过程会进入吸收状态。(此条7毛发布前删除括号内内容)

能看到这里肯定是对这种话题特别感兴趣了,所以我来给自己其他答案打一下广告:

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