看板 DIABLO
作者
標題 Re: [閒聊] 傳奇池太神啦~
時間 Mon Jul 7 05:34:19 2014
作者
標題 Re: [閒聊] 傳奇池太神啦~
時間 Mon Jul 7 05:34:19 2014
※ 引述《zukidelko (嬰兒肥)》之銘言：
: 說到這個,我來分享一下我的被詛咒的巫醫好了
: 這隻巫醫是兩年前創的第一個角色,這次周年慶傳奇加倍的時候回鍋
: 玩到現在183小時 (回鍋前的遊戲時間40小時左右)
: 這隻巫醫周年慶結束後一樣沒蛙鏟星鐵什麼的,但一樣玩得挺開心(只玩這隻角色)
: 後來爬了版上的文才發現有掉落權重這種設計
: 看了之後才發現:死敵護腕 日光守祭這種好用的東西是一般掉落(權重100%)
: 哈靈頓護腰權重也有50%
: 可是這三種東西怎麼一個都沒打過...
: 後來翻了一下倉庫發現(新手有堆垃圾的習慣)
: 護腕權重10%的拉庫尼我有2個...
: 釘錘權重50%的日陽持護我有6個...
: 這一點都不科學吧~"~
: 玩到後來攀冰.寵手.折射成冰.霜心.楊先生這些10%的 加玉魂套都齊了
: 這隻巫醫還是沒打過死敵護腕.日光守祭.哈靈頓這三個理應不算稀有物的東西
: 再來我朋友跟我說衛哨蠻懶人的,推薦我玩看看
: 創的新的DH沒多久就打到死敵跟哈靈頓了,而且又陸續打到不少!
: 然後有次地上掉落了個釘錘,撿起來發現獲得新的塑形外觀-----日光守祭
: 當下心情真的很複雜,人生第一把日光居然是由非智慧掉落的DH打到的 Orz
: 當時巔峰2xx了,我還在氏族頻哀怨地說說:人生第一把日光...
: 反正就這樣,傳奇池這種東西也不是第一次討論
: 記得之前看到版上推文有人說"懷疑ROS前創建的角色都有問題"
: 我個人對這句是非常贊同的
: 死敵+哈靈頓+日光真的讓我對我的第一個WD心死
: 這三個明明就不是什麼難打的東西...為什麼我的巫醫就像是被詛咒一樣都打不到?
: 以上純分享討論
: 這隻WD現在就偶爾穿著玉魂套跟團騙吃騙喝,當然還是沒打過這三樣東西
先聲明，我並非完全不信角色掉落池
但我在推文中一直想要傳達給你
以你的巔峰等級和遊戲時間，打不到一個權重高的物品
並沒有你想像中的那麼奇怪
只是你的觀念是
這東西又不是很難掉，為什麼我沒打到，我覺得這是很特殊的經驗
我的想法是這樣，你可以參考看看
根據傳奇掉落表
當你骰到傳奇護腕時
死敵護腕的機率是5.49%(巫醫)
骰到釘錘時
日光則是有13.33%(巫醫)
也就是說，護腕你約得打個18~19個，出現死敵的期望值才是1
但期望值是1不表示你一定打的到，可能得花兩倍以上的數字去打到這個護腕
那都在誤差值內，若以統計的觀念來看，np的次數必須高於5才會呈現常態分配
也就是你得打近100個護腕，你在死敵掉落的機率分布才會呈現常態分配
而日光更不用說了，看似13.33%，實際上你得打到單手武器，還得骰到釘錘
以期望值來說約七把釘錘左右才可能打到一把日光
若用相同的觀念來說，約要打39把單手釘錘的數據用來做統計檢定會比較具說服力
也就是說就算你連打14把釘錘都沒日光，也有很大的可能在誤差值裡面..
而哈靈頓甚至比死敵機率略低，我就不另作舉例
照你文內所說扣掉原先玩的40小時
你才玩140個小時，老實說這並不是很稀奇的事情
如你所說拉庫尼掉落機率只有1.1%
平均得要近90個護腕才有機會掉一個
但你卻打到兩個
如果要強調角色傳奇掉落池的話
我認為連續打到兩個拉庫尼，會比你都打不到日光、死敵、哈靈頓來的有說服力..
只是我們通常都很難打到可以拿這個數據去賞機率這個婊子一個耳光的數據量
在討論角色傳奇池之前
可能可以先統計在秘境中掉落各部位的機率為何
或許某些角色就是比較容易噴武器或是有的沒的
或許某些角色就是比較容易噴武器或是有的沒的
畢竟傳奇真的不好打，統計掉落物品種類可能會比較容易
不知道之前有沒有人做過同職業不同角色的物品種類掉落Table
不過除非是想追根究底的人
否則應該很少人會去做統計
要賞機率這個婊子一個響亮的耳光，除了花費大量的時間去增加樣本之外
你別無他法，但身為人類的玩家不一定喜歡這個規則
更多的是我管他機制怎樣，我就是要打到我的怨念裝，最好越快打到越好
打到是應該，打不到是臉黑
因此出現了許多有趣的行為和猜測及感覺
像是IP、妖蝠房、blablabla各種看似想要操控"機率"的行為
隨著部分人成功並得到酬賞，就會有一群人一窩蜂的去效仿
隨著部分人成功並得到酬賞，就會有一群人一窩蜂的去效仿
有時候有趣的不是這些有沒有用，而是他給你的感覺和期待感
我並不是要說這些不好
因為我也會去效法XD
至少這些東西給我一種可以操控機率的感覺
而不是被機率操控
就跟你最後真的測出某樣東西的掉落的期望值又怎樣?
你的想法會是我他媽這場就要打到
還是
我在打個100個這個物品期望值接近1了..就算沒打到也是誤差內，還要擴大樣本
我覺得這種信仰對打寶遊戲或對生活都是很重要的XD
因為寶物就跟我們的生活一樣隨機又難以控制
所以有人捻香、有人祈禱、有人會摸摸自己的戒指，或是隔壁的人的奶頭
你永遠不知道，這哪一個會給你真正的酬賞
但在結果發生之前，你什麼都不知道的
生物的大腦並不是被塑造來接受失敗的感覺，而是追求成功的可能。
這就是最有趣的地方啊
--
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※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/DIABLO/M.1404682464.A.BDB.html
推 :800小時路過～1F 07/07 05:47
推 :常態分佈部份似乎怪怪的，有統計高手可以講解一下嗎2F 07/07 05:54
我想我下次還是別講好了 kita大每次都覺得我說的怪怪的T_T
如果是指np>5的部分
In a binomial experiment with a sufficiently large sample size, (np>5,
n(1-p)>5) the central limit theorem allows the use of the z approximation.
這個說法的基本理論是中央極限定理，不過我不會證明，只學皮毛不好意思QQ
如果是文內敘述的部分，可能有算錯的地方或是觀念錯誤的部分
再麻煩各位提醒我
推 :111X小時路過...3F 07/07 05:56
推 :之前提過np<5的人也是你嗎?XD 沒有注意
我總覺得說一個數據是常態分佈很奇怪..4F 07/07 06:18
我總覺得說一個數據是常態分佈很奇怪..4F 07/07 06:18
推 :受教了:) 其實我是知道的,所以我才沒有不信其他推文說舊角色打齊這件事6F 07/07 06:19
推 :打不到寶而QUIT就不有趣了 一群人只剩我孤軍奮戰QQ8F 07/07 06:28
推 :我只是覺得怪怪的，但我也不熟不確定怎麼樣才對
另外就你引述的定理好像是np>5且n(1-p)>5?9F 07/07 06:31
另外就你引述的定理好像是np>5且n(1-p)>5?9F 07/07 06:31
→ :就是連開十三把大的都遇過的意思11F 07/07 06:31
→ :在機率不是0.5的情況下n的要求會更大
阿上面想錯了XD 原本算起來就是比較大的情況
原本的疑問是np>5，這個n好像不該是護腕數?12F 07/07 06:32
阿上面想錯了XD 原本算起來就是比較大的情況
原本的疑問是np>5，這個n好像不該是護腕數?12F 07/07 06:32
我的想法是這樣的
驗證的是掉落護腕的時候，骰出死敵護腕的機率
照table上為5.49%
而要用統計驗證這件事情，必須樣本數夠大能用於查Z表(呈常態分布)
也就是樣本數*成功機率>5
掉落護腕次數*死敵機率>5
所以才得出後面的數據，給kita大參考，如有誤會煩請指證
→ :越說越亂了，n應該是護腕數沒錯，我先想想再說-.-15F 07/07 06:44
推 :雖然我看不懂但我覺得很厲害XD16F 07/07 06:46
推 :要七點居然一堆人XD17F 07/07 06:50
推 :機率這婊子給推18F 07/07 06:52
推 :我是想所有打n個護腕的人得到的死敵數，會呈常態分佈看單人的話接近的說法應該是有95%會落在兩倍標準差內19F 07/07 06:54
剛送人上班順便買早餐這邊我的想法是單人和多人收集的數據是一樣的，只是多人比較容易衝樣本數
畢竟抽樣的母群是一樣的，就算有難度上及掉落機率的差異，也只是蒐集樣本的快慢
理論上是不影響內容，除非bz騙人，高T較容易掉落那些難掉落的傳奇
或是傳奇掉落池真的存在，變色物品內容隨角色而有所差異
但那就要另設題目去驗證了
不過如果只是單純驗證一個角色對這個物品的掉落機率是否為掉落表上所說
那麼只收集一個角色的數據會更乾淨，無其他可疑變項干擾
至於提到標準差的部分，其實我不太明白kita大說的單人的意思..
如果要驗證的話，其實就是看掉落平均數是否在兩個標準差之外(a=0.05)
才可以推翻假設，不過要看原來的假設是做高 or 低(單尾) 或是 差異(雙尾)
但是我並沒有要走這麼遠啦
只是提出我認為想要做出具顯著性的數據差異可能需要的樣本量而已
推 :機率才是bitch阿XD21F 07/07 07:10
推 :統研所路過22F 07/07 07:15
本科生出現了! 我只學過一些皮毛，理論還很抖，如果錯了要打臉請小力點T_T
推 :摸奶頭是啥啦啊XD23F 07/07 07:31
推 :這篇讚喔24F 07/07 07:38
推 :我是想說只看單次100個護腕的話，0~100死敵都有可能只是有95%左右機率會落在平均的兩倍標準差範圍內25F 07/07 07:58
→ :沒錯 所以若數據落於兩個標準差之外
表示原先掉落平均5.49%是可被推翻的假設27F 07/07 08:02
表示原先掉落平均5.49%是可被推翻的假設27F 07/07 08:02
→ :而要推翻假設應不可能吧，頂多說有幾%可能假設有誤29F 07/07 08:03
→ :但是要做這個檢定(z-test)之前 樣本數要夠大30F 07/07 08:03
→ :統計結論還是跟機率綁在一起，說到底還是看相信什麼31F 07/07 08:04
→ :所以樣本的大小必須大到讓np>532F 07/07 08:04
這就是統計檢定的概念
你把它當作，提出具說服力數據的論點，最基本的要求就好了
他的意思就是
只有0.5%的機率，我是錯的，而剩下這95%就是我的說服力
若要擴大，可以增加為三個標準差會變成99.75
這並不是一個絕對的概念，而是相對有說服力的概念
我是這樣想的啦..
但這已經離我文章想說的太遠了，我沒有要做檢定的意思啊XD
推 :機率就參考就好 說不定有的人根本打不到33F 07/07 08:17
推 :可否順便問一下『np的次數必須高於5才會呈現常態分佈那假設一筆數據 不知道p的話該如何得知呈常態分佈呢34F 07/07 08:21
已知p的好處就是讓你可以推論你需要的樣本數是多少，減少不需要的樣本收集成本
而若p未知的話，通常需要收集大量樣本，直到資料呈現一個穩定的趨勢
你可以a我之前做的卡達拉統計變色率的文章
就類似那樣，我做到變色的機率約在1.5~1.8間穩定的浮動
因此我得到了一個接近真實數據的假設p
不過我是非本科系的學生，所以只能笨笨的用這種土法煉鋼的方式找答案啦
推 :我覺得...你用條件基濾去想會更簡單
打到釘錘的情況下 是日陽而不是日光的機率有多少
發生六次
同理 打到護腕的情況下 是拉庫尼而不是死敵的機率
有多少 再平方36F 07/07 08:30
打到釘錘的情況下 是日陽而不是日光的機率有多少
發生六次
同理 打到護腕的情況下 是拉庫尼而不是死敵的機率
有多少 再平方36F 07/07 08:30
推 :等等 捏隔壁的奶頭有用喔!?41F 07/07 08:32
→ :這機率真的非常小...= = 所以才會有角色loot table的說法42F 07/07 08:32
luke2大說的沒錯
的確用條件機率可以求出bz所給的掉落機率，和你的角色目前為止打到的機率間的差異
但我的想法是
若不用統計及統計檢定，很難讓數據成為一個有說服力的數據
如你最後得出你打到拉庫尼的機率大於bz給的機率，你又要如何說服別人
這是一個事實，而不是機率的隨機性導致?
最後只證明，你是不是一個極端值而已
相反的，若你的樣本量衝高到數據呈現常態分配，你就可以簡單的用z-test去說服別人
我的數據，有95%的機率是對的，甚至是99.75%的機率是對的
※ 編輯: edwdada (111.248.171.129), 07/07/2014 08:42:03
→ :p也有人測了啊 現在我們要作的事是用已知的p去算
D爸之前不是有PO過傳奇權重表嗎 同時各部位掉落
分布也有了
p已知 今天發生事件E(有拉庫尼而無死敵 有日陽而無日光) 現在我們要算的是P(E) 也就是E這個事件發生的機率44F 07/07 08:33
D爸之前不是有PO過傳奇權重表嗎 同時各部位掉落
分布也有了
p已知 今天發生事件E(有拉庫尼而無死敵 有日陽而無日光) 現在我們要算的是P(E) 也就是E這個事件發生的機率44F 07/07 08:33
推 :前題是亂數真的夠亂數 如果這亂數有用角色ID作seed..50F 07/07 08:39
推 :所以捏正妹奶頭有用喔？（躍躍欲試）51F 07/07 08:42
請嘗試後發表心得文推 :所以您的意思是 在p未知的情況下 須從大量數據中找p52F 07/07 08:42
→ :@su 用敬語太誇張了 不過我是這樣做的沒錯啦..53F 07/07 08:43
→ :但我不了解的是大量是多大量呢? 也許我們認知的大量還不到需要的數目54F 07/07 08:44
統計本科可能有更好的方式或觀念
但我舉我自己土法煉鋼的方式好了，就拿卡達拉的碎片當例子
當我做到3525次時，我的傳奇變色率已經不會因為一點點的極端值而有太大的浮動了
(例如一次賭22次內開到3~4個傳奇)，他很穩定的在1.5~1.8間浮動，如果數據越大
因極端值浮動的範圍就越小，至於你收集的樣本要多大，大到他浮動的誤差有多小
就看個人需要了
※ 編輯: edwdada (111.248.171.129), 07/07/2014 08:50:41
推 :怎麼說服別人? 啊就loot table啊XD
loot table的說法可以很合理的解釋我們碰到得很多現象 真的存在嗎? BZ真的這樣設計嗎? 誰知道 我管他的答案正不正確根本不是重點 自己有這個感覺就好了
沒有要強迫別人接受的意思 信者恆信56F 07/07 08:46
loot table的說法可以很合理的解釋我們碰到得很多現象 真的存在嗎? BZ真的這樣設計嗎? 誰知道 我管他的答案正不正確根本不是重點 自己有這個感覺就好了
沒有要強迫別人接受的意思 信者恆信56F 07/07 08:46
→ :那就不必統計了吧61F 07/07 08:48
→ :像我巫醫打過的星鐵就比蛙鏟還多 我相信星鐵對我來說掉落率不是帳面上的權重10 就算這只是我運氣好又
怎樣 啊我就專業生產星鐵啊 我就覺得星鐵在我的loottable啊 隊友就是會農我啊62F 07/07 08:48
怎樣 啊我就專業生產星鐵啊 我就覺得星鐵在我的loottable啊 隊友就是會農我啊62F 07/07 08:48
→ :我想問題在於原PO嘗試用數學角度解釋問題 但您這樣66F 07/07 08:50
→ :d爸已經統計完了啊 板上有比d爸那幾篇更專業
樣本更大的嗎...@@ 沒有吧67F 07/07 08:50
樣本更大的嗎...@@ 沒有吧67F 07/07 08:50
→ :是用感覺來解釋問題 也就是說兩方根本打不著邊69F 07/07 08:51
→ :S是星鐵的數量 R是蛙鏟的數量 去算P(S>R)
我忘了怎麼算了 有點複雜 不過這機率很小
s大好像沒看懂我想表達什麼 我一開始就有說了
loot table是一堆玩家所蒐集成的大量樣本所得到的
結論
這是推論統計的結論啊 有已知的樣本跟p了
那還要算什麼? 現在是根據計算後的結果去作猜測跟結論吧...= =
我第一個推文直接從條件機率切入就是要把變量用到最70F 07/07 08:52
我忘了怎麼算了 有點複雜 不過這機率很小
s大好像沒看懂我想表達什麼 我一開始就有說了
loot table是一堆玩家所蒐集成的大量樣本所得到的
結論
這是推論統計的結論啊 有已知的樣本跟p了
那還要算什麼? 現在是根據計算後的結果去作猜測跟結論吧...= =
我第一個推文直接從條件機率切入就是要把變量用到最70F 07/07 08:52
→ :應該不是吧...原PO的意思就是說您提出的低機率 本來79F 07/07 08:54
→ :少 因為每個部位的掉落率不盡相同80F 07/07 08:55
→ :就有可能發生 但要說服別人的是 您這樣低機率的發生情況是否有超出原本的預期
機會81F 07/07 08:55
機會81F 07/07 08:55
推 :要算嗎? 好...拿個剛剛發生的事好了
我剛剛在賭胸甲 1200片出了四個 玉魂*3 獄牙*1
掉落表上玉魂衣的機率是5.88% 可是這一版改了
權重從50改成100 重新計算後胸甲出玉魂衣的機率是
10.52% 賭出傳奇 連出三件玉魂衣的機率是84F 07/07 08:57
我剛剛在賭胸甲 1200片出了四個 玉魂*3 獄牙*1
掉落表上玉魂衣的機率是5.88% 可是這一版改了
權重從50改成100 重新計算後胸甲出玉魂衣的機率是
10.52% 賭出傳奇 連出三件玉魂衣的機率是84F 07/07 08:57
推 :什麼loot table是大量樣本的文章在哪邊..89F 07/07 08:58
→ :您這樣還是沒有解決問題吧?90F 07/07 08:58
→ :(0.1052)^3=0.00116 也就是0.116% 你覺得高嗎?91F 07/07 08:59
這是我統計的數據
http://ppt.cc/CqOH
luke大可能誤會我意思了
d大的統計我也有看到
l大可以注意我裡面也有連續賭到某個部位
但是去談連續賭到什麼機率有多低，並不能說服誰
機率就是這樣，你可能連打到，也可能都打不到
落單的數據是沒辦法有說服力
但在樣本大的時候他就會呈現一個趨勢
例如你很會打星鐵，實際上你打的樣本已經大到你打祭祀刀變星鐵的機率>掉落表上
的機率，且樣本數呈常態分配，並做檢定發現大於兩個標準差之外
就可以做出有說服力的假設
我並沒有要否定角色掉落或loot table
我只是在表達當想要用數據去說服別人，這是一個常態的趨勢而不是極端值
統計方法是必要的
在推文裡面其實我有點不太方便一一回應
※ 編輯: edwdada (111.248.171.129), 07/07/2014 09:08:17
→ :連續打到兩把災虐 是真的連續喔>.^92F 07/07 08:59
→ :我覺得超低的啊XD 因為其他玩家也有碰到類似的情況才會有loot table的解釋 "玉魂衣在這一間的
loot table" 這個說法我覺得很合理也很有說服力93F 07/07 09:00
loot table" 這個說法我覺得很合理也很有說服力93F 07/07 09:00
推 :你的意思是你找了許多玩家來你這間也賭到三件玉魂?96F 07/07 09:02
→ :以您的例子來說每次事件都是單獨的不是嗎? 也就是10%我在之前在打奧吉德時也出現過連5場T6沒噴 那照您說法 我也該懷疑loot table是不是連材料都算進去了97F 07/07 09:02
→ :事實上常遇到；理論討論了許多，做了眾多猜想，
實際看到了程式碼才恍然大悟發現原來只是那麼一回事261F 07/07 15:26
實際看到了程式碼才恍然大悟發現原來只是那麼一回事261F 07/07 15:26
→ :可是不是每個遊戲都給你open source的阿263F 07/07 15:28
推 :真的算出來後，還是要用手打。264F 07/07 16:16
推 :更多奇蹟的發生，只是因為非你所期望，就被無視了
就像一場打到兩把麥西穆斯，這很神，但不重要265F 07/07 17:10
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