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统计方法看三攻力智转化
文章作者:<dnf私服 文章来源:voxerpe.com 更新时间:2021-06-11 

不知从何时开(kai)始,流(liu)行起了一种非常(chang)(chang)非常(chang)(chang)坏(huai)的(de)(de)风气(qi):一旦有奶(nai)量分(fen)享(xiang)的(de)(de),如果力智高,三攻低,就会有人跳出来嚷着(zhe):“你是虚胖奶(nai)!”且不说,这种不负责任的(de)(de)言论会对奶(nai)系(xi)玩家的(de)(de)积极性造成多大的(de)(de)打(da)击,就算只论事实,所谓的(de)(de)“虚胖”也是不对的(de)(de)。

何为虚胖?

没有(you)达到面(mian)板(ban)期待应有(you)的(de)效果,才能叫(jiao)虚(xu)胖(pang)。

比如,一个全身(shen)遴选+残香(xiang)都洗(xi)出(chu)面板,9000智(zhi)力硬是洗(xi)成万智(zhi)奶(nai)的,这(zhei)种才算得(de)上是虚胖。

而(er)所(suo)谓的力智/三攻关系,充其量只能算是(shi)选(xuan)择的不同,实际提升率并没有太大的差别。这肯(ken)定(ding)不能算是(shi)虚(xu)胖。

为了正本清(qing)源,我认为非常有必要(yao)直接进行(xing)一个科的(de)普,将(jiang)三攻(gong)和力智的(de)提升率关系以(yi)较为详细的(de)方式写出。

那(nei)么(me)闲(xian)话少叙,我们开始(shi)吧!一如既(ji)往,嫌计算过程(cheng)麻烦的读(du)者可以直接(jie)(jie)跳到第四步,直接(jie)(jie)查(cha)看结论。

1.研(yan)究方(fang)法概述

由(you)于引入奶(nai)系词条势必会造成(cheng)大量繁(fan)复的(de)计算,因此我们在(zai)这里暂(zan)且只进行力智(zhi)-三攻的(de)转(zhuan)化比(bi)较。

概(gai)述之,我们(men)研究(jiu)的(de)目(mu)标即(ji)为:在(zai)相同(tong)的(de)提升率的(de)前提下,力智-三攻(gong)之间的(de)关系。

为了达成这个目(mu)标(biao),我(wo)们首先需要将力智、三攻对C的(de)提(ti)升(sheng)率分别计(ji)算出。

然后根据(ju)(ju)所得的(de)(de)数据(ju)(ju),求得相同(tong)提升率下的(de)(de)三攻和力智的(de)(de)转化关系(xi)。并根据(ju)(ju)该数据(ju)(ju)组,进行(xing)线性回归分(fen)析(xi),最终得到(dao)三攻-力智的(de)(de)转化系(xi)数。

2.研(yan)究(jiu)过(guo)程首(shou)先请出今天的模特:

全身红12,武器(qi)红13,无武器(qi)精(jing)通(tong)的光兵,符合一般(ban)人(ren)心中高打造C的标准。

系(xi)统奶如下:

则我们可以计算出面板(ban)+系(xi)统奶的(de)数(shu)额为(wei)6025+16334=22359。

设定奶系(xi)buff如(ru)下:

力智:70000~100000之间,每5000设(she)置一个(ge)区间点;

三攻:2800~4600之(zhi)间(jian)(jian),每200设置一个区间(jian)(jian)点。

就得(de)到了(le)下表:

由(you)于计算(suan)公式(shi)的(de)(de)原因(yin),显然可知,奶(nai)系的(de)(de)提升率(lv)依然遵守最(zui)基本的(de)(de)线性关系。因(yin)此(ci)使用固定数(shu)额对其趋(qu)势(shi)进行(xing)线性分析(xi)是(shi)可行(xing)的(de)(de)。我们(men)将奶(nai)量根据力智分为7个档(dang)位,每档(dang)再分别适配三攻,就能得(de)到提升率(lv)如下:

规整化后,将其转化为直观的折线(xian)图形(xing)式(shi),有:

容易观察到,各数据(ju)在(zai)10.0提(ti)升率左右都有交(jiao)点(dian)(10W力智组(zu)除外),则在(zai)10.0提(ti)升率附近取各组(zu)数据(ju),得(de)到如下(xia)图(tu)表:

3.数据处(chu)理

在这一(yi)步,由于我们已知,奶量大致遵照线(xian)性提升的关(guan)系,存(cun)在边际效(xiao)益,但扰动并不明显。因此实际上(shang)我们可以(yi)利用统计学对(dui)其进行线(xian)性回归(gui)分析。

但(dan)注意到一个(ge)较(jiao)为明显的(de)问题,即(ji)10W力智和9.5W力智情(qing)况下,其对应坐标并不严格符合10.0±0.1的(de)范畴,因(yin)此统计时必须(xu)考虑这两(liang)个(ge)数(shu)据点(dian)对线(xian)性(xing)归(gui)回分析(xi)的(de)干扰。

所以,我们(men)首先对包含全体数据的图(tu)表进行线(xian)性回(hui)归分(fen)析,得(de)到结果(guo)如下(xia):

容易观察到(dao),此处的三攻(gong)-力智转化系数为16.4左(zuo)右。即:每1点(dian)三攻(gong)的提升率,可(ke)以等效为16.4点(dian)力智。

但注意,前文中我们(men)(men)已(yi)经提(ti)及,10W力(li)(li)智(zhi)和9.5W力(li)(li)智(zhi)的情(qing)况下,对应的三攻图表(biao)并不能很好地(di)符合10.0±0.1提(ti)升率的区间(jian)。并且,我们(men)(men)观察(cha)到,线性回归方(fang)程(cheng)的终点(dian)并不能很好地(di)符合70000+4600这个实(shi)际上符合的点(dian)。

因此(ci),我们要手动去掉这两个(ge)提高干扰因素的数据(ju),重新进行线性回(hui)归计算,得到如下结果(guo):

这次我们得(de)到(dao)了14.5左右的系数,即是说,每1点(dian)三(san)攻的提升率(lv),可以等(deng)效于14.5点(dian)力智。

而根(gen)据此数(shu)(shu)据,我们调整(zheng)提升率至11.0±0.1范围,再次(ci)对其进行(xing)线性回(hui)归分(fen)析,从而验算、得到数(shu)(shu)据如下:

可以看到(dao)该(gai)数据(ju)和10.0提(ti)升率下的三攻-力智回归方程符合得很(hen)好。

作(zuo)为最后一步(bu)验算(suan),再以笔者自己的奶萝来(lai)举个例子:

93206+3921,可以转(zhuan)化为80000+4829(极限(xian)三(san)攻)的奶(nai)量。

当然,也可以转化为103697+3200(极限(xian)力智)的奶(nai)量(liang)。

我们按(an)照第一步中的模板进(jin)行提升率计算,可以(yi)得到(dao):

可以看到(dao),这是一个基本符合我们预(yu)期的数据。

对(dui)于高(gao)力(li)(li)智、低(di)(di)三(san)(san)攻(gong)下(xia)的(de)提(ti)升率降低(di)(di)的(de)现象,亦可以联系(xi)此(ci)前10W力(li)(li)智和(he)9.5W力(li)(li)智区(qu)间(jian)的(de)数据(ju)浮(fu)动,从而得出(chu)比较合理的(de)解释:低(di)(di)三(san)(san)攻(gong)下(xia),三(san)(san)攻(gong)的(de)边际效益(yi)降低(di)(di),力(li)(li)智的(de)边际效益(yi)提(ti)高(gao)。两(liang)相(xiang)抵消之(zhi)下(xia),需要适当调高(gao)三(san)(san)攻(gong)转化为(wei)力(li)(li)智的(de)系(xi)数。但是注意:即使(shi)是在如此(ci)畸(ji)形的(de)情况(kuang)下(xia),提(ti)升率的(de)差(cha)距依(yi)然(ran)非(fei)常(chang)非(fei)常(chang)小。11.22倍和(he)11.45倍之(zhi)间(jian)的(de)差(cha)别,甚(shen)至(zhi)还没有遴选两(liang)件(jian)不(bu)满(man)和(he)两(liang)件(jian)满(man)的(de)差(cha)别大!

我们将其系(xi)数(shu)调整为(wei)18,即得到的(de)数(shu)值为(wei)106184+3200,再(zai)次进行(xing)计(ji)算,得到的(de)结(jie)果如(ru)下(xia):

可以(yi)看到(dao),其数(shu)额已经很符合我们的预期,因此(ci)可以(yi)在(zai)统(tong)计学上认(ren)为这(zhei)个数(shu)值是正确的。

4.结论

当奶量加(jia)成在8.0/3200以(yi)(yi)上时,力智/三攻之间可(ke)以(yi)(yi)以(yi)(yi)14.5的比率(lv)进行互相转化。

在三攻低、力(li)智高时,三攻→智力(li)的比率可(ke)以适当(dang)提高至18左右(you);

那么如何判(pan)断你(ni)的奶量是否处于“正常”的标准(zhun)呢?换句话说(shuo),如何确定你(ni)没有(you)偏科呢?

其实,只要(yao)你的(de)(de)奶量(liang)的(de)(de)坐标(biao)处于提升率表中回归方程直线附近,就说明(ming)你已经(jing)是比较正常的(de)(de)奶量(liang)了。

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