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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2014-07-07 17:22:10
看板 DIABLO
作者 edwdada (^<0>w<0>^)
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

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

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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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.248.171.129
※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/DIABLO/M.1404682464.A.BDB.html
supremekuo  :800小時路過~1F 07/07 05:47
kita        :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

kofsotall   :111X小時路過...3F 07/07 05:56
kita        :之前提過np<5的人也是你嗎?XD 沒有注意4F 07/07 06:18
kita        :我總覺得說一個數據是常態分佈很奇怪..
zukidelko   :受教了:) 其實我是知道的,所以我才沒有不信其他推文6F 07/07 06:19
zukidelko   :說舊角色打齊這件事
george6749  :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
kita        :我只是覺得怪怪的,但我也不熟不確定怎麼樣才對9F 07/07 06:31
kita        :另外就你引述的定理好像是np>5且n(1-p)>5?
scores      :就是連開十三把大的都遇過的意思11F 07/07 06:31
kita        :在機率不是0.5的情況下n的要求會更大12F 07/07 06:32
kita        :阿上面想錯了XD 原本算起來就是比較大的情況
kita        :原本的疑問是np>5,這個n好像不該是護腕數?

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
kita        :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
Deken       :雖然我看不懂但我覺得很厲害XD16F 07/07 06:46
sopi        :要七點居然一堆人XD17F 07/07 06:50
log56       :機率這婊子給推18F 07/07 06:52
kita        :我是想所有打n個護腕的人得到的死敵數,會呈常態分佈19F 07/07 06:54
kita        :看單人的話接近的說法應該是有95%會落在兩倍標準差內
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

flyingkid   :機率才是bitch阿XD21F 07/07 07:10
bugle       :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
laiyinru    :摸奶頭是啥啦啊XD23F 07/07 07:31
qq1030      :這篇讚喔24F 07/07 07:38
kita        :我是想說只看單次100個護腕的話,0~100死敵都有可能25F 07/07 07:58
kita        :只是有95%左右機率會落在平均的兩倍標準差範圍內
edwdada     :沒錯 所以若數據落於兩個標準差之外27F 07/07 08:02
edwdada     :表示原先掉落平均5.49%是可被推翻的假設
kita        :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
edwdada     :但是要做這個檢定(z-test)之前 樣本數要夠大30F 07/07 08:03
kita        :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
edwdada     :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
HaoSiaoMao  :機率就參考就好   說不定有的人根本打不到33F 07/07 08:17
sujner      :可否順便問一下『np的次數必須高於5才會呈現常態分佈34F 07/07 08:21
sujner      :那假設一筆數據 不知道p的話該如何得知呈常態分佈呢

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
luke2       :我覺得...你用條件基濾去想會更簡單36F 07/07 08:30
luke2       :打到釘錘的情況下 是日陽而不是日光的機率有多少
luke2       :發生六次
luke2       :同理 打到護腕的情況下 是拉庫尼而不是死敵的機率
luke2       :有多少 再平方
terucs      :等等     捏隔壁的奶頭有用喔!?41F 07/07 08:32
luke2       :這機率真的非常小...= =  所以才會有角色loot table42F 07/07 08:32
luke2       :的說法

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
luke2       :p也有人測了啊 現在我們要作的事是用已知的p去算44F 07/07 08:33
luke2       :D爸之前不是有PO過傳奇權重表嗎  同時各部位掉落
luke2       :分布也有了
luke2       :p已知  今天發生事件E(有拉庫尼而無死敵 有日陽而無
luke2       :日光)  現在我們要算的是P(E) 也就是E這個事件發生
luke2       :的機率
alexndy     :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
TaeyeonFan  :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
sujner      :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
edwdada     :@su 用敬語太誇張了 不過我是這樣做的沒錯啦..53F 07/07 08:43
sujner      :但我不了解的是大量是多大量呢? 也許我們認知的大量54F 07/07 08:44
sujner      :還不到需要的數目

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
luke2       :怎麼說服別人? 啊就loot table啊XD56F 07/07 08:46
luke2       :loot table的說法可以很合理的解釋我們碰到得很多現
luke2       :象 真的存在嗎? BZ真的這樣設計嗎? 誰知道 我管他的
luke2       :答案正不正確根本不是重點 自己有這個感覺就好了
luke2       :沒有要強迫別人接受的意思 信者恆信
sujner      :那就不必統計了吧61F 07/07 08:48
luke2       :像我巫醫打過的星鐵就比蛙鏟還多 我相信星鐵對我來說62F 07/07 08:48
luke2       :掉落率不是帳面上的權重10  就算這只是我運氣好又
luke2       :怎樣 啊我就專業生產星鐵啊 我就覺得星鐵在我的loot
luke2       :table啊 隊友就是會農我啊
sujner      :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
luke2       :d爸已經統計完了啊 板上有比d爸那幾篇更專業67F 07/07 08:50
luke2       :樣本更大的嗎...@@  沒有吧
sujner      :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
luke2       :S是星鐵的數量 R是蛙鏟的數量  去算P(S>R)70F 07/07 08:52
luke2       :我忘了怎麼算了 有點複雜 不過這機率很小
luke2       :s大好像沒看懂我想表達什麼 我一開始就有說了
luke2       :loot table是一堆玩家所蒐集成的大量樣本所得到的
luke2       :結論
luke2       :這是推論統計的結論啊 有已知的樣本跟p了
luke2       :那還要算什麼? 現在是根據計算後的結果去作猜測跟結
luke2       :論吧...= =
luke2       :我第一個推文直接從條件機率切入就是要把變量用到最
sujner      :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
luke2       :少 因為每個部位的掉落率不盡相同80F 07/07 08:55
sujner      :就有可能發生 但要說服別人的是 您這樣低機率的發生81F 07/07 08:55
sujner      :情況是否有超出原本的預期
sujner      :                      機會
luke2       :要算嗎? 好...拿個剛剛發生的事好了84F 07/07 08:57
luke2       :我剛剛在賭胸甲 1200片出了四個  玉魂*3 獄牙*1
luke2       :掉落表上玉魂衣的機率是5.88% 可是這一版改了
luke2       :權重從50改成100 重新計算後胸甲出玉魂衣的機率是
luke2       :10.52%   賭出傳奇 連出三件玉魂衣的機率是
kita        :什麼loot table是大量樣本的文章在哪邊..89F 07/07 08:58
sujner      :您這樣還是沒有解決問題吧?90F 07/07 08:58
luke2       :(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
AngelHan    :連續打到兩把災虐 是真的連續喔>.^92F 07/07 08:59
luke2       :我覺得超低的啊XD  因為其他玩家也有碰到類似的情況93F 07/07 09:00
luke2       :才會有loot table的解釋  "玉魂衣在這一間的
luke2       :loot table"  這個說法我覺得很合理也很有說服力
kita        :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
sujner      :以您的例子來說每次事件都是單獨的不是嗎? 也就是10%97F 07/07 09:02
sujner      :我在之前在打奧吉德時也出現過連5場T6沒噴 那照您說
sujner      :法 我也該懷疑loot table是不是連材料都算進去了
XinJay      :我的魯僧日光打五把了...風劍裂片倒是沒看過 瘋癲288100F 07/07 09:05
luke2       :#1JOWtKc9  我的看法比較接近這篇@@101F 07/07 09:05
caps5302    :機率的用法不是:"因為機率很低,但發生,所以XXXXX"102F 07/07 09:05
luke2       :角色有一個大的loot table  同時房間對這個角色103F 07/07 09:05
luke2       :又有一個  可是同房間中四個角色的loot table不盡
caps5302    :那篇就只是傳說,連樣本數都不夠105F 07/07 09:06
luke2       :相同  我只能說"對這個房間來說 玉魂衣在我這個角色106F 07/07 09:06
luke2       :的loot table"  其他玩家進來不一定
luke2       :然後...對 是獨立的啊 你要那樣解釋也可以
kita        :其實0.1%,十萬玩家約有一百人會遇到,算很低嗎?109F 07/07 09:07
luke2       :低不低也是看個人啊...110F 07/07 09:08
luke2       :我現在還在那一間 希望等一下打到套裝胸甲不要又是
luke2       :玉魂  不瞞你說我想要的是黑GG 囧
caps5302    :就說機率不是這樣看的...就算很低,還是會發生阿113F 07/07 09:09
caps5302    :你說的looot table說根本沒有足夠的資料佐證
luke2       :我有說他不會發生嗎?115F 07/07 09:10
luke2       :0.1%很低 會發生 我當然知道= =
luke2       :可是loot table是一個解釋的方法
luke2       :要不然你覺得要多低? 連賭10件玉魂衣可不可能? 可能

如果是以玉魂衣當條件的話
假設他的掉落是9.43%(好像是2.05的數據,先假設,別細究)
你大約需要賭出54件左右的衣服
並觀察玉魂衣的數量是不是在9.43%的兩個標準差之內
就可以說服別人了,當然2.06數據改變之後條件又不一樣了
應該是需要更少的衣服
我認為談連續賭到的機率沒有統計上的意義
我在統計裡面也有連續賭到相同類型的東西
但整體掉落table還是接近傳奇掉落表
※ 編輯: edwdada (111.248.171.129), 07/07/2014 09:16:09
luke2       :啊 可是這機率已經是幾億分之一了 還是有可能發生 恩119F 07/07 09:11
luke2       :那你要怎麼解釋這個樣本? 運氣嗎?
kita        :很多種解釋都說得通的時候,只偏好其中一種不太恰當121F 07/07 09:12
caps5302    :運氣122F 07/07 09:12
caps5302    :就只是出現了一個發生機率離群的樣本,不代表群體
luke2       :那你怎麼知道那個離群長什麼樣子124F 07/07 09:13
luke2       :很多種解釋都說得通...恩 我沒有只偏好一種啊
luke2       :這篇講的是傳奇池 也就是角色loot table吧? 那當然要
luke2       :以這個說法為中心去討論啊

l大的想法沒錯,很多說法都說得通,我只是提供一個統計方法
一個驗證,並找尋答案的方法
並減少各說各話的和感覺的變項
但願不願意去花時間驗證,驗證得到的結果對你的意義是什麼
每個人都有每個人的答案,就跟我文末說的一樣
※ 編輯: edwdada (111.248.171.129), 07/07/2014 09:19:28
luke2       :這樣本可能太小  不過今天n=4(四個傳奇胸甲)128F 07/07 09:19
luke2       :p=0.1052(出玉魂衣的機率)  期望值np=0.4208
luke2       :照理說 理論上 只會出0.4208件玉魂衣
luke2       :標準差=sqrt(npq)=0.6136  也就是說1.648件玉魂衣
luke2       :或以下都是在95%得信賴區間  可是我今天hat(N)=3
edwdada     :L大 你所說的統計理論 很多都是建立在133F 07/07 09:21
edwdada     :樣本足夠大 資料數據呈現常態分配下
edwdada     :才有解釋的意義
luke2       :不知道有沒有算錯 快兩年沒碰了= =136F 07/07 09:21
Volodos     :程式上一般都用機率表去完成137F 07/07 09:22
Volodos     :好的機率表, 所謂很平均的分配的定義, 是指
Volodos     :你找不到一種機率分配函數可以套進去使用
Volodos     :所以 "如果沒有東西發生的機率太低" 那就不是均勻
Volodos     :如果 "星鐵" 與 "蛙鏟" 數量差不多, 那可能也不勻
Volodos     :亂數表+seed 要說成是 loot table 也是可以的
Volodos     :這種東西都是量很大才能說發生機率一樣
Volodos     :但就一般情況來說, 我們打再多寶都不能說量夠大
Volodos     :因為這個量對亂數表來說實在太小, 這種量不太會勻
luke2       :那就都不用討論了啊 反正兩方的數據都沒啥可信度XD146F 07/07 09:26
Volodos     :有人抱怨某些裝超難打, 有些人卻很好打, 所以認為是147F 07/07 09:26
Volodos     :loot table. 但這本來就是亂數表會發生的事
luke2       :然後又回到"一切都是人品"149F 07/07 09:27

這就是需要用統計方法找答案的原因
要多少的量,我可以找到趨勢並證明數據的可信度
這是統計的功能之一

一般檢定就是讓你知道你可以需要用多少的量去得到一個平均值
然後再用這個平均值去對你做的假設做檢定

而理論上你所得到的數據呈現一個常態分配之後
幾乎所有數據都會在3個標準差之內99.75

而你統計的數據若在兩個標準差之外,且樣本夠大呈現常態分配
你就可以說,我要推翻這個假設的機率有95%
若為三個標準差,則為99.75%

這不是一個絕對的,但95%的正確機率,總比感覺和嘴巴講來得有說服力
※ 編輯: edwdada (111.248.171.129), 07/07/2014 09:32:12
Volodos     :看你的角色當初的 seed 選到那吧...這就是人品了啊150F 07/07 09:28
Volodos     :程式設計師又不是太閒, 自己去寫一個新的rand()
luke2       :                 ^^^^  確定跟角色seed有關嗎152F 07/07 09:29
luke2       :所以每個角色有差嗎? 你怎麼知道?
luke2       :你怎麼知道掉落跟角色有關 而不是每一次噴光都骰一次
kita        :他是指random的seed..那是程式的東西不用深究XD155F 07/07 09:32
genelin     :DH兩隻1000小時以上,萊德、災虐沒看過156F 07/07 09:33
Volodos     :這個你隨便寫個程式模擬就可以了啊157F 07/07 09:33
Volodos     :一般在跑rand(), 這些結果都常見, 不另人意外啊
genelin     :但曾經連打過兩條巫異...159F 07/07 09:34
Volodos     :就算每噴光都骰一次, 也是用rand()去跑160F 07/07 09:34
Volodos     :或是根據已建出的random table去決定拿什麼東西啊
Volodos     :1000 小時就這種程式來說量真的太小了
Volodos     :而且很多人是都有看過, 有人會沒看過一些東西
leo66666    :只能說,統計得出來說有,那也是這件事情是偶然發生164F 07/07 09:36
Volodos     :然後連看兩個巫異或什麼的, 這才是正常165F 07/07 09:36
leo66666    :的機率很小,並不是說絕對就是這樣166F 07/07 09:36
genelin     :只能說這都是隨機啊....orz167F 07/07 09:36
Volodos     :如果這些都沒有, 那反而不能叫 "隨機分佈"168F 07/07 09:37
Volodos     :以D3的物品量來說, 要拿到的東西真的開始呈均勻分佈
Volodos     :那沒有打個幾萬或十幾萬件可能都不夠統計
edwdada     :v大說的沒錯 所以才會有統計檢定的出現171F 07/07 09:39
edwdada     :統計追求的不是絕對的正確 而是相對的正確
edwdada     :絕對的正確需要的成本太高 我們只要95~99%正確就夠了
kurt28      :推V大174F 07/07 09:42
tomalex     :現在權重表要翻哪篇才找得到?175F 07/07 09:58
kay22       :1200小時 兩把星鐵,沒蛙鏟、哈靈頓、攀冰176F 07/07 10:09
s58111158   :Loot table可以想像成偏離中間值的那些人吧177F 07/07 10:12
s58111158   :比如說出特別多某件裝的人 其實只是統計上偏右的人
s58111158   :只要玩家數量夠多就一定會有一群人特別突出
ychinglin   :曾經連續三場秘境 都噴TF的路過留180F 07/07 10:14
s58111158   :我們就用loot table來解釋 不過其實也只是統計上的181F 07/07 10:15
s58111158   :情形 (有錯請鞭><
kita        :不太一樣吧,loot table的話表示有些東西永遠打不到183F 07/07 10:16
kita        :短期結果看起來是很像,但不能直接對等去看
scorpiokid2 :我連續打到過兩組黎明,然後下一把是丹槍.......185F 07/07 10:17
s58111158   :不過要怎麼樣才能說是永遠打不到?巔峰800都玩同一186F 07/07 10:32
s58111158   :隻角色? 這數量也明顯還沒離開統計啊
s58111158   :也沒有人能證明你就是打不到某件裝吧 都是感覺文多
oo2830oo    :結論:迷信的人還是迷信189F 07/07 10:39
zinor       :有問題的就是像早期腰帶特別會掉,或是像現在不管用190F 07/07 10:47
djuy        :看不懂啊~~XD191F 07/07 10:48
zinor       :什麼職業都很容易打到魔杖,這就很明顯是數據有誤192F 07/07 10:48
kita        :永遠打不到是沒辦法證明,大樣本也只能猜測193F 07/07 10:54
kita        :不過如果有人全部傳奇都打過一遍倒是可以推翻
kita        :然後會有人說有loot table只是定期偷換, 一樣吵不完
s58111158   :全部打過一次比起某樣東西打過好幾次要難得多196F 07/07 10:58
s58111158   :如果要以常態分部去做到每樣東西都至少一次 那樣本一
s58111158   :定是非常巨大
kita        :是說我的野蠻人沒打過的裝剩不到十件199F 07/07 11:01
kita        :有loot table的話這loot table還真有點大
s58111158   :Loot table也沒什麼好推翻的 也可以當作是比較好理201F 07/07 11:01
s58111158   :解的統計學 不過不會有人發現自己打不到某件垃圾
s58111158   :只會注意到他打了很多其它垃圾 或打不到他要的傳奇
rayallen3001:lott table是在該遊戲內該角色存在,出遊戲後未知204F 07/07 11:07
rayallen3001:BZ沒解釋
rayallen3001:loot
kita        :#1JO4uK_7 我只記得藍帖否認過角色傳奇池207F 07/07 11:24
kita        :什麼時候提過遊戲內該角色loot table沒印象
kizu1124    :推理性 我喜歡209F 07/07 11:25
IBelieveIAm :140H的樣本數真的太低 但我深信有傳奇池210F 07/07 11:42
tomalex     :不說傳奇池 說新手運吧 氏族一個巔峰100的DH昨晚出211F 07/07 11:49
tomalex     :災虐
luke2       :...你好像以為我沒學過統計ORZ213F 07/07 11:50
luke2       :我當然知道會用信賴區間去檢定
luke2       :現在的問題在於 不管是怎樣的樣本 都會被說樣本不夠
luke2       :所以可信度不夠 這是事實  問題是有的時候就很明顯
luke2       :有bias  我剛剛舉的例子就是那一間的誇張偏差
luke2       :樣本一定要在那一間拿到的才算 問題是一個房間不可能
luke2       :待太久啊 我剛剛那間掛個半小時就被踢出來了
luke2       :所以那個房間的樣本就永遠停留在那四個傳奇胸甲
tomalex     :難道要有類似MH的程式,直接搜出該房傳奇池?221F 07/07 11:52
caps5302    :BZ可以用程式模擬大樣本,所以不是信藍帖就繼續質疑222F 07/07 11:52
s58111158   :除非能待在同一間房間幾千小時 打到所有的傳奇 才能223F 07/07 11:54
sujner      :但現在討論的是角色傳奇池吧? 又要假設房間有各自的224F 07/07 11:54
s58111158   :推翻Loot table 重點是遊戲會維修 還會斷線啊225F 07/07 11:55
sujner      :傳奇池 取樣就不同了吧226F 07/07 11:55
s58111158   :房間傳奇池的說法比角色更難被推翻 相信的還是會信227F 07/07 11:56
luke2       :房間傳奇池的存在會影響到角色傳奇池啊228F 07/07 11:57
luke2       :反過來講 你要怎麼證明他不存在
s58111158   :可是角色的要被推翻已經很難了 就算被推翻還是會再吵230F 07/07 11:57
luke2       :沒有人能拿出像樣的證據說明角色傳奇池 房間傳奇池231F 07/07 11:57
luke2       :不存在啊 我相信他存在  很多人又說只是運氣
kita        :房間傳奇池其實要問那些一天打百件傳奇的實況主233F 07/07 11:58
luke2       :這是環環相扣的啊...234F 07/07 11:58
sujner      :我的意思是先把變數降低才好討論吧 現在到底是角色有235F 07/07 11:58
sujner      :傳奇池、房間有傳奇池、還是兩者都有 不同狀況討論情
sujner      :行不同阿...
mobilx      :再打14000小時可能就比較接近常態分佈了238F 07/07 12:00
catinclay   :我覺得可以從BZ設計角度來思考這件事情239F 07/07 12:01
catinclay   :例如 假如有角色loot table與沒有,各有怎樣的影響?
kita        :那有人試過,會被回bz滿滿惡意,又蠢,不能用常理推241F 07/07 12:03
luke2       :我好像看懂你想說什麼了@@ 可是這有一個問題242F 07/07 12:03
luke2       :"我認為連續打到兩個拉庫尼"  請你看原PO舉的例子
luke2       :你要連續打到兩個拉庫尼護腕 基本上會在同一個房間
luke2       :除非你故意打一場換一房........

這邊澄清一下,我說的連續打到兩個拉庫尼護腕,只是表達原po打了140小時
卻打了兩個拉庫尼護腕,並不是指他真的連續打到
畢竟以140個小時來說,打到兩個這麼難打到的護腕,機率就比打不到死敵還要低
所以才說若要強調角色掉落池,用機率發生很低所以角色掉落池可能存在的論據來說
,用這個例子會更具說服力。

原本想要多打一些的

我只是給真的想驗證這些東西的人,或是對掉落機率有所疑惑的人
一些建議和看法而已,並不是要否定,或是說角色掉落池、房間掉落池等不存在
只是就自己所學給一些建議去釐清並降低變項的干擾

當然如果要用你怎麼證明他不存在來當作存在的論據
那我想就沒甚麼討論的空間了

sujner      :所以就是看你要討論哪種 如果認為有角色傳奇池沒房間246F 07/07 12:07
sujner      :那不管在那房打的就不影響 但假如是有房間傳奇池 那
sujner      :這樣統計就不太準 如果兩者傳奇池都有 那就更複雜了
kita        :其實這串討論不是都在講角色傳奇池嗎?-.-249F 07/07 12:14
kita        :扯到房間傳奇池去真的有點扯遠了
wyiwyi      :dh武器全都有至少兩把以上就缺箂德沒掉過阿阿阿251F 07/07 12:26
※ 編輯: edwdada (111.248.171.129), 07/07/2014 13:13:46
ericqoo     :打暗黑領悟出的大道裡 受教了252F 07/07 13:05
KK7788      :曾經相信loot table的說法 不過在創了三隻人物之後253F 07/07 13:11
KK7788      :還是打不到裝備後就醒了XD
※ 編輯: edwdada (111.248.171.129), 07/07/2014 13:22:30
kita        :當初板上在研究a3掉落63裝備機率真令人懷念255F 07/07 13:44
Vipasyin    :推一個 我七隻巫醫也沒特別哪隻掉哪個 無感路過256F 07/07 14:01
EVA96       :你不要這麼專業好不好!257F 07/07 14:03
dxassin     :第一段講得滿不錯的258F 07/07 14:44
dxassin     :rrrrrrr 沒推到
dxassin     :
dragon6     :事實上常遇到;理論討論了許多,做了眾多猜想,261F 07/07 15:26
dragon6     :實際看到了程式碼才恍然大悟發現原來只是那麼一回事
hollowland  :可是不是每個遊戲都給你open source的阿263F 07/07 15:28
jjalu       :真的算出來後,還是要用手打。264F 07/07 16:16
Domonxx     :更多奇蹟的發生,只是因為非你所期望,就被無視了265F 07/07 17:10
Domonxx     :就像一場打到兩把麥西穆斯,這很神,但不重要

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