1000戦以上のデータが取れたから

このトピックには143件の返信が含まれ、2人の参加者がいます。2 年、 6 ヶ月前 名無し戦車長 さんが最後の更新を行いました。

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  • 1000戦以上のデータが取れたから
  • #32267
    naneka54

    うーん
    データ的ななんやかんやは専門外だからなんとも言えんが
    とりあえず平均EXPはプレアカの影響受けるのは事実
    それがどう影響するのかは分からん

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    #32265
    名無し戦車長

    横から失礼するが、これは単にログイン時のIDをブロックランダムで割付してるからだよ。WGが馬鹿だからそのブロック単位を6とか8とかでかい数にしてるせいで負け負け負け勝ち勝ち勝ちとかに偏る。よく治験なんかの臨床研究ではあること。だからブロックをこういう大きい数にしないし、しても乱数使ってやる。WGにそこまでの頭はないってこと。単純に臨床医学と同じやり方を表面上まねてやってるだけ。
    あと左に偏ってるなら正規分布じゃないし今は臨床医学でもすべて正規分布にしてないものとして統計を扱う。どうしてもというならほんとに正規分布してるか正規性の検定すればいいだけ。上に基礎系のPDいるみたいだけど、基礎系だと統計いい加減でも良いけど(実験室だから別の意味で条件が完璧なので)、治験とかの臨床だとだめ。PDならそれくらい教えてやれよ。あと相関分析なんか単なる研究のための研究で実際に無意味だから(むしろ独立性の検定の方が堅いくらい)、相関出てても独立じゃないのかなーってだけでほとんどデータ的に意味なし。業界的にこのあたりの突っ込みはしないのがお互いの墓穴ほらないためのルールだから、普通は誰も言わんけど。正しい情報が知りたいなら単純な相関なら調べるだけ無駄。
    マジできちんと知りたいならこのグラフじゃなくてロウデータ挙げてくれれば、こっちで検定できるよ。ただし諸事情で9/3以降じゃないと時間ない。SPSSかRかJMPでやればいいだけだし。プログラム作るとか必要はない。あとX sigma の significanceなんて言い方誰もしないぞ。一般教養を教えてる外部講師とか今ってこんな内容を教えてるの?もう教えてやるから統計ソフト買って来い。JMPなら簡単だぞ。SPSSは簡単だけど一番安いライセンスだと機能がクソだからすすめない。

    1
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    #32225
    shirosaru
    参加者

    #32200様
    なるほど。そういう手もありますね。
    今まで「私とチームメンバーは相互に(能力が)影響しあって結成されていた」と思っていました(じつはまだちょっ疑っ

    ています)。これがランダム組み合わせなら私を抜いて7/6をかけて補正してもよさそうです。
    で、どうなるか試してみました。
    「味方チームの力量占有率」の平均は0.99になりました。何か言うにはちょっと荒い気がします。
    また、作業中に気付きましたが、この操作はけっこう面倒です。分布の様子を見るならば中心位置を出して、その分だけ

    グラフを移動させても良いのかもしれません。
    (図3添付)

    0
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    #32200
    名無し戦車長

    本当にランダムに調べたいなら、毎回白猿さんを抜いた上で、味方のチームの平均取得経験値を7/6倍するとか、あるいは敵を6/7倍するとか、もしくは毎回敵のプレイヤーをランダムに1人記録から消して両方とも6対6で調査する、なんて手段が考えられそう

    0
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    #32195
    白猿

    今回はやらかした失敗にの話になりました。初めから今回の形にグラフを作っていれば或いは気付けたかも・・・とも思いましたがそれは猿知恵いや後知恵でしょう。気付いただけ良かった、と思うことにします。
    さてここで、1145戦データについて。
    お気づきでしょうが、こちらのデータにも私がいます。なので分布中心のズレを考えなくてはなりません。
    実は1145戦データの「味方チームの力量占有率」の平均は0.99でした。棒1本分左になります。ズレが少ないのは期間中の私の1戦平均EXPが279~287とだいぶマシになったからと思います。

    取り敢えずここまで。

    0
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    #32194
    白猿

    『GuPイベント中に取ったデータから見えてきた事』の時は、
    マッチングがランダム(公平)なら同じ形にならなくてはならない2つのグラフが異なった形になっている。
    →グラフを同じ形にするには、私の「1戦平均EXP」を、より大きな値として扱わなくてはならない。
    →そのような値を持った「何か(能力)」を使って公平になるようなマッチングをしている。「何か(能力)」を使っているのだからランダムなマッチングではない。
    という推論でした。
    で、今回は?
    ここでGuPイベントデータを取った時の私の成績が絡みます。
    データの平均勝率: 45.85%
    期間中の私の全体勝率: 不明
    期間中の私の1戦平均EXP: 222~224
    如何でしょうか。
    実は1145戦データを取った時、ティア5車輌で参加したプレイヤー1000人の「全体勝率」の平均値と「1戦平均EXP」の平均値を取っており、その値は47.5%、EXPは340程です。GuPイベントの時もこの値がさして変わらないとすれば、私の位置は「へたっぴお猿」です。特に「1戦平均EXP」が相当に低くなっています。

    敵味方のマッチングがランダムに行われているとしましょう。
    その状況でこのデータを取ると敵チームの力量はランダムになります。ところが味方チームには必ず「1戦平均EXP」が低いお猿(私)がいます。これが味方チームの力量を下げ、結果として力量占有率を下げ、グラフの中心を左側に寄せることになります。
    「本当にランダムなデータを取るなら、(私のいるいないに関係なく)ランダムに試合を抽出して調べなくてはなりません」。もちろんこれは(プレイヤーには)出来ないことです。
    ここを間違えてしまったのが、誤った結論を導く結果につながりました。

    0
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    #32193
    白猿

    今回のグラフを見ると山の中心が左に寄っている事を別にすれば、全体の形は先の図1のグラフとよく似ていると思われます。
    統計を知っている方ならこれらの形は「正規分布」と呼ばれる形に似ていると思われるでしょう。この形は何かの量がある値を中心にして、ランダムにバラつくときに現れます。
    なので、
    力量占有率とその度数のヒストグラムが正規分布。
    →力量占有率を決める要素がランダムに決められている。
    →敵味方チームの構成をきめる方法がランダム(「1戦平均EXP」がランダムに集められている)になっている。
    →言い換えれば「1戦平均EXP」はマッチングに使われていない。
    という推論ができるよう思えます。
    以前導いた結果、
    「プレイヤーをランダムに組み合わせて、その結果公平になっているのではない」
    と対立してしまいます。
    問題は山が左側に寄っている理由の解釈にありました。

    0
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    #32192
    白猿

    このデータは『GuPイベント中に取ったデータから見えてきた事』で別の形でグラフ化し、そこからの考察で
    マッチングは、
    「個々のプレイヤーの能力を考慮して、通してみれば公平になるようにマッチングを行っている」
    「プレイヤーをランダムに組み合わせて、その結果公平になっているのではない」
    と結論付けました。
    けれども今回のグラフ化でこの考察に疑義が生じてきたのです。

    0
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    #32191
    白猿

    昨年の6月に行われた『GuPイベント』の時に取ったデータを今回同様の形に纏めなおしたものです。
    但しデータ数が今回の1/5程度しかないので横軸の目盛りを0.02刻みと荒くしています(範囲は0.70~1.30で変わりません)。

    取ったデータについて
    試合数: 205戦
    使用車両ティア: 5(米車輌)
    データの平均勝率: 45.85%
    期間中の私の全体勝率: 不明
    期間中の私の1戦平均EXP: 222~224

    一見して判るのは「山が左側に寄っている」ことでしょう。中心の位置は0.97になっています。この様子について考察しました。

    0
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    #32189
    shirosaru
    参加者

    『1戦平均EXP』はマッチングに利用されていたのか?
    まず図2を見てください。
    (図2添付)

    0
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    #32186
    名無し戦車長
    #32146
    白猿

    #32133
    #32144
    お褒めいただきありがとうございます。
    長文でいろいろとアドバイスもいただきましたが、全く申し訳ない事に理解できる能力がありません。
    中~高校生の「夏休み自由研究」並み(失礼かも)のデータ処理能力ですので、得た結果についてとんでもない解釈違いをする危険性大(前科があります)です。その積りで眉に唾付けて読み進めていただけると幸いです。
    私はこのグラフの結果からマッチングのシステムを推理する、よりも「味方チームの力量占有率」と「味方チームの勝利割合」の関係が図示出来た、が成果かなと思っています。

    0
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    #32134
    名無し戦車長

    あ、2点補足で、ビン幅とかにもよりますが1000イベントぐらいあれば多分十分な統計量だと思います(統計誤差を二項分布か何かでつけてみれば多分それなりの誤差棒だと思います)
    それと、もし複数変数でデータを見たい場合はそれぞれの相関が重要になります。例えば、チーム毎の平均与ダメや勝率を新たな変数として加えようと思ったとします。しかし、それらはおそらく今回の変数と強い相関 (EXP が高い人は与ダメや勝率も高い)があると考えられるので結果は改善しないどころか、相関を考えなければ誤った結果を出すことになります。(相関度合いを correlation matrix と呼ばれる行列/表にまとめて解析に取り込むことは可能です)
    と、何か長々と書いてしまいましたが今回のデータは割と良い指標だと思ってますよ

    1
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    #32133
    名無し戦車長

    もちろん、1変数では確実なことは言えないとは思いますよ
    データを取る労力を私は全く払っていないので注文をつけようとかそういう意図ではないですが、1 変数でカットベースのお話では難しい類の解析かなと思います
    でも、今回見せていただいたデータだけでも有益で (というと偉そうですが)、ランダムであることを favor しているとは思います
    もし、これ以上の結果をだそうと思われるのであれば Discriminant を増やすとか、あとは完全にランダムな場合の分布を何らかの仮定の下で作って(バックグラウンド)、逆に恣意的なマッチングになっていると仮定した場合の分布もいくつかのモデルを仮定して作って (シグナル)、測定データをフィットすれば統計的に X sigma の significance と言うことは出来ます。(ここまでやるとかなりガチの解析になりますが)
    ですが、そもそも統計的な優位性とかを例えば 3, 5 sigma とか、 X % confidence level とか言ったところであくまで 99% 以上の確率でランダムっぽいとか言っているだけなので、労力をあまりかけなくてもまぁいいんじゃないかなと個人的には思います。

    1
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    #32131
    白猿

    #32097様
    #32100様
    #32117様
    #32127様
    勝率調整を行うプログラミングは面倒か。
    使用率調整を行う理由は何なのか。
    という議論になっているよう思えますが、簡単に結論なり同意が形成される話題では無いように思われます。
    私見ですが、過去の議論ではそもそも「勝率調整ってなに?」の定義づけから曖昧で、論を張る「名無し戦車長」ごと

    に意味合いが異なるうえ、「名無し戦車長」が「名無し戦車長」(単数・複数の場合有り)相手に議論をするので収拾が

    付かなくなって行き詰まりそのまま放置・・・という道を辿るように思われます。
    何処かで改めてこの辺りから始める必要があるのではないかと思うのですが・・・。

    0
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    #32130
    白猿

    #32109様
    統計知らないマン様
    (ガレージ)→ニュース→通知→(各戦闘結果)→チーム→(各プレイヤー)→記録
    と辿り、そこに表示されている「1戦平均EXP」を使っています。
    この数字にプレミアムアカウントの「2倍効果」が入っているかは確認していません。
    私自身はプレミアムアカウントを使っていません。
    また、このグラフに「勝率」は使われていません。「力量(チームの力量)」はこの場所で私が定義づけて使っている言

    葉ですが、それを決める要素は「1戦平均EXP」だけです。
    (チームの力量=チーム各プレイヤー7人の「1戦平均EXP」の合計値)
    どの数字を使ったかはこれで宜しいでしょうか。

    0
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    #32129
    白猿

    #32102様
    #32103様
    ご意見有難うございます。
    ヒストグラム、「横軸(力量占有率)1.00を中心とした正規分布」のように見えますよね。
    正規分布している→マッチングはランダム→敵味方公平
    と行きたいのですが、私はこれについて検討したい(していただきたい)と思っています。
    次の話題として取り上げようと準備中です。もう暫らく時間をください。

    0
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    #32127
    名無し戦車長

    数十行のゴミみたいなアルゴリズムなら簡単に出来るだろう
    白猿君がとったデータがガウス分布になってるんだが、お前それ見てないだろ?
    わざわざ連勝テーブル・平常テーブル・連敗テーブルを引いた結果だとしたらその工数自体が無駄
    いじったマッチングで生じた歪みをガウス分布になるように更にアルゴリズムを組むのか?面倒くさいだけなんだが()
    中学でソートを習って知識を披露したいのか勝率調整信者なのかは分からんが、
    後者だとしたら、被害妄想に囚われてんな。一日でも早く病院に行った方がいいレベル

    0
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    #32118
    統計知らないマン

    確かに個々のプレイヤーの能力を測る上でなら、プレ垢かどうか、得意車両かどうかは問題になる
    でもこのように統計として調べるのであれば、そのようなプレ垢の人とか不得意車両を使っている人が来る可能性は敵も味方も同等。だから総体として見るんであればそのようなデータのブレは無意味

    1
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    #32117
    名無し戦車長

    「すっげーめんどくさい」が「その工数自体が無駄」
    おや? 論点すり替え?
    安倍晋三のごはん論法をまねなくていいのだよ?

    0
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    #32110
    名無し戦車長

    ↑枝ミス

    0
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    #32109
    名無し戦車長

    細かいツッコミを入れるとするなら
    経験値は
    ❶あるプレーヤーが使用していた車両の平均経験値なのか
    または❷あるプレーヤーの全体の経験値なのか
    ここで気になる点が2つ
    プレ垢だとスタ垢に比べて経験値が高くなる…これだと正確な実力が測れない
    もう一つは、❷だとするなら
    例えば全体勝率65%の人。
    MTが得意で、MTの勝率70%だがTDが苦手で勝率55%の人があるゲームでTDを使用した場合の力量は…65% or 55%?

    3
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    #32107
    白猿

    #32045様
    すみません、間違えて逆に書いてしまいました。
    力量比=「敵チームの力量」÷「味方チームの力量」です。
    1より大きければ味方不利、小さければ味方有利です。

    0
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    #32103
    名無し戦車長

    統計屋ではなく素粒子実験のポスドクだけど(匿名なので、信じる信じないはお任せ)、そういう理解でいいと思いますよ。
    細かいところは生データ見て見ないとはっきりしたことは言えないし、より厳密には複数の独立なサンプル (データを取る人) があるべきだけど、少なくとも提供してくださったヒストグラムを見る限りは定性的にはそう見えますね。
    強いて言うとグラフに統計誤差をつけてもらえればより分かりやすいかなとは思います。

    1
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    #32102
    名無し戦車長

    WGのマッチング調整についての公式見解は、「車種については公平になるようにマッチングするが、戦績については考慮しない」、つまり(特に最新のアプデでかなり公平になったが)片側のチームだけTDまみれとか、そういう車両・車種の偏りをなくすようにマッチングしてるってことだと把握している。マッチングするそれぞれのプレイヤーの戦績によって、片方のチームに偏らせたり、逆に公平になるように調整したりはしていないと。
    そこで白猿さんのデータ。グラフの中央値と山の頂点が一致してるのか分からんが、結局は中央寄りにデータが集中している。これを見るかぎり確かにWG側は戦績によるマッチング調整をしていないように俺は思えるんだが。
    ただ俺は統計とかの知識が全く無いから、もし俺の受け止め方が間違ってる、このグラフの正しい読み解き方はこうだ、って教えてくれる人がいるなら教えてくれないか

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    #32100
    名無し戦車長

    その工数自体が無駄だよ
    勝率調整が何の目的でどういう効果があるのか?
    今のところ、『ゴ味方ばっかでつまらんしアンスコするわ』
    ってコメは散見されるが、
    『ゴ味方あてがわれて連敗や、せや課金したろ』
    って危篤な信者はいないんだよなあ

    0
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    #32097
    名無し戦車長

    何やらRDBを使わずに全部オンメモリ構造体でプログラミング言語のアルゴリズムで作る前提で「すっげーめんどくさい」とのたまっているが、作るとしたら単純だよ。

    勝率なり課金額なり評価なりのしきい値を用意しておき、アカウントのレコードに”あたり編成”、”平準編成”、そして”墓穴編成”の識別子を突っ込んで、マッチングするときにこの識別を観ながら組み合わせれば済む。
    参戦する車両のTierで絞り、5.1.0からは車両種で絞り、そこで先の識別子ごとに絞って、それぞれをチーム編成をする。
    全部SQL文で書くか、ストアドプロシージャに書くかの差でしかない。

    戦力になり得ないAFKや”Player_”(=低平均経験値アカウント)のあてがわれ率も先の識別に入っているのだろう。

    0
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    #32096
    名無し戦車長

    「誰か一人をターゲットに」って条件がおかしいでしょ。
    「特定の条件を元に複数に」調整するなら簡単じゃない?

    0
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    #32068
    白猿

    #32045様
    >勝てるかどうかのマッチングチャンスは平等に与えられていて
    多分そうだろうと思っていますが、グラフからは判らないと考えています。後日話題にしたいと思います。

    グラフの意味について。#32017の後半1/3に書きましたが、
    『いくら頑張っても勝てそうにない、または、AFKしてても勝ったかも、というマッチングの試合が来ている。』と私は解釈しています。なのでどちらかと言えば『自分がどう行動しようがこの試合の結果の大枠は決まっているのかもしれない』という『運命論』に近いかもしれません。(じゃあそういう試合で私等の努力はいったい何なんだよ、という思いが当然出てくるのですが、そこをどう考えるか、は大問題です。)

    また利用についても、戦闘中は敵味方チームの※力量比(並みvs並み、有能vs無能、またはその逆)が判らないので利用しようがない・・・と思えます。

    けれども戦闘が終わってデータ整理が済み、敵味方チームの力量比が出た時『ああ、勝って(負けて)当然だったな』という数値になる時もあれば、『え?この力量比でよく勝ったな(この力量比で何で負けるかな)』となる事もあります。このような時にリプレイで勝因・敗因を検討すればより良い行動が出来るようになる(かも)、という具合に力量比チェックが役立てられないかな、と思います。

    (ついでに、負け試合の責任全てを自分より下手なプレイヤーに押し付けず、負け確マッチだった時はそれを組んだWGに責任を持って行ってほしい、とも下手っぴとしてはお願いしたいです)

    ※力量比
    「味方チームの力量」÷「敵チームの力量」。この値を見るのが勝利可能性を見るのに手っ取り早いと思います。
    この値が1.3を超えると私の場合は殆ど勝つ事が出来ません(勝利の可能性0.5割以下)。1.2だと勝てるのは2割程となります。

    0
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    #32067
    白猿

    #32042様
    当時、ウブな私は誰にでも『大連敗』が来る仕組みになっているのだ、と思っていました。

    『特定のプレイヤーを標的にしてその勝率を調整する(だから私の勝率は上がらないんだ!)』については懐疑的でしたが、『調子よく勝っていると大連敗する仕組み(プログラム)にしておこう』は有るのかなと。それもプログラミング上考えにくいのですね。ありがとうございます。知識のある方の見解、貴重と思います。

    さて、データから勝利困難・楽々勝利マッチがあることは判りましたが、それがプレイヤーに対する『調整』とは思っていません。推測ですが本当にプレイヤーの力量でのみで試合結果が決まってしまう『平等マッチング』だと何か不具合が起きるのでしょう。試合時間が長くなり引き分けが増える、とどこかで聞いた気がしますが他にも理由があるのかもしれません。それを防ぐための『仕様』なのだと思います。

    関係ない話。
    『Excel方眼紙』上手いこと言うな~と思って一寸ネットに当たったら、立派な用語になってるじゃないですか。でも、私のしているのは違いますよ。もっと原始的。その言葉は勿体ない。

    0
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    #32045
    名無し戦車長

    グラフの細かい部分は数字が読めないから分からないけど、結局勝てるかどうかのマッチングのチャンスは平等に与えられていて(糞チームにあたる可能性も有能チームにあたる可能性も五分五分)、あとは自分がどれぐらいそういう状況を利用できるか、もしくは自分でその状況をひっくり返せるか、そういうことを表したグラフって理解でいいのかな?

    1
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    #32042
    名無し戦車長

    関数を使えない上司がExcel方眼紙使ってたな(苦笑)
    ってのは置いといて、プログラミングやった事ある人なら理解出来ると思うが
    誰か一人をタゲにして連敗or連勝させるってすっげーめんどくさいだけ
    プレーヤー視点なら1vs13で、13人を無視したマッチングで『勝率調整ガー』って言えなくもないが、
    仮に調整マッチングがあるなら、13人に対しても調整が行われるはず
    片方のチームのマッチングが連勝テーブルに入ったら、もう一方は連敗テーブル
    でも勝率が50%にならない不思議
    また、マッチング調整で割り振られる駒の上手い・下手の区分は?
    今のマッチングは精々、
    7vs7>乗り出しマッチング優遇=tier差ナシ>マッチング時間>小隊vs小隊>>>>戦車のタイプ
    こんな所だろうな

    2
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    #32039
    白猿

    #32025様
    いや、そんな話があったのがデータを取り始めたきっかけなので…。
    元々『勝率調整による大連敗』の兆候が掴めないかと始めたのです。けれど「ミサイルイベント」後半に勝率ダダ下がりになるのを阻止出来ませんでした。判ってきた事も多いですが、目的は失敗したことになりますね。

    1
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    #32038
    白猿

    #32024様
    あはは、まあ元々は自分用に書いたものを着色したでけですから。そこは大目に見てくださいませ。

    0
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    #32025
    名無し戦車長

    勝率調整が話題になってたときにこれが出てれば…、いや、そういうのはグラフ見ても無駄か

    1
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    #32024
    名無し戦車長

    Excel方眼紙w

    1
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    #32021
    白猿

    しまったぁ、全部ログイン状態で送ってしまった。
    白猿です。

    0
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    #32020
    shirosaru
    参加者

    取り敢えずここまで。
    文章を書くのがとっても遅いので、すみませんが問い合わせへのご返事はとってもとっても遅くなるかもしれません、御免なさい(また問い合わせの時、適当に名乗っていただけると助かります)。

    1
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    #32019
    shirosaru
    参加者

    補足
    取ったデータについて
    試合数: 1145戦
    使用車両ティア: 5(英米車輌)
    データの平均勝率: 51.53%
    期間中の私の全体勝率: 48.88~49.16%
    期間中の私の1戦平均EXP: 279~287

    1
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    #32018
    shirosaru
    参加者

    以下は細かい話になります。
    上のグラフの横軸について説明します。
    まず各戦闘データから味方チーム各プレイヤー7人の「1戦平均EXP」の合計値(A)を出します。これを「味方チームの力量」と呼ぶことにします。
    同じように敵チーム各プレイヤー7人の「1戦平均EXP」の合計値(B)を出し、「敵チームの力量」と呼ぶことにします。
    そして(A/(A+B))×2を求めます(「全体の力量」に対する「味方チームの力量」の割合。但し全体が「2」)。
    この値を0.70~1.30まで0.01刻みで振っています(2つのグラフの間に青で点々と0.05毎にマークしてあります)。
    この指標を横軸に取ったのは、出来上がったグラフを味方基準・敵基準どちらからでも使えるように考えたからです。
    けれど直接敵味方を比べていないので「チームの力量の違い」が掴み難くなりました。
    そこで「味方チームの力量の割合」が0.93や0.87になる所などを考えてみます。この所では「敵チームの力量の割合」が1.07、1.13になり「味方・敵チームの力量比」が0.93vs1.07、0.87vs1.13となり、そこは7vs8、7vs9に近くなります。こちらの方がチームの力量比が判り易いと考えたので、中央(7vs7)から左側向かって7vs13まで、右側に向かって7vs4まで緑のマークを付けました。
    縦軸は戦闘数です。最も高い棒は61戦になります。勝利戦闘は緑に、敗北は橙に、引き分けは黄色に着色してあります。

    そして下のグラフ、横軸は上のグラフと共通です。
    縦軸は下限が0%、上限が100%で、5%刻みになっています。
    青色着色がグラフの半分ほどしか施してありませんが、これは両端部分の戦闘数が少なく、参考程度と考えたからです。着色は戦闘数が20以上あった部分について行いました。

    1
    返信
    #32017
    shirosaru
    参加者

    2つのグラフが上下に並べて書いてあります。
    ざっくり言って、
    上のグラフは『敵味方の強さ(チームの力量)の違いと、その時の戦闘数の分布』を現したものです。
    グラフは右側に行くほど味方有利に、左側に行くほど味方不利になります(緑勝利、橙敗北)。
    下に書かれているのは『敵味方の強さ(チームの力量)の違いと、その時の勝利割合』をプロットしたものです。
    グラフは下限が勝利割合0%、上限が勝利割合100%です。
    状況は明らかでしょう。
    敵味方の強さ(チームの力量)の違いと、その時の勝利割合には明らかに関係があります。
    勝利困難・楽々勝利マッチングが存在します。
    勝利困難マッチは10戦中1戦程度、楽々勝利マッチもほぼ同様となっています。

    1
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    #32015
    shirosaru
    参加者

    まず図1を見ていただき、それについて説明するのが早いと思います。

    1
    返信
    #32014
    shirosaru
    参加者

    『1戦平均EXP』を指標とした敵味方のマッチングについて。
    そしてその時の勝利割合について。

    1
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    #32013
    shirosaru
    参加者

    バージョン4.7~4.10にかけて1145戦のデータが取れました。
    これを整理した結果について、つらつら報告して行きたいと思います。

    2
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44件の投稿を表示中 - 101 - 144件目 (全144件中)
返信先: 1000戦以上のデータが取れたから
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