游戏数值：10分钟学会屠龙刀强化计算

南海

lathur 发表于 2016-9-19 12:22
你想有多复杂的内容？

公式分开写啊，多开几个辅助列来保证公式没问题不就解决了？

题目不是已经出了吗？你自己动手试试，写一个各种情况下通用的公式的难度是不是每个人都可以轻易做的到，并能保证每次都能把公式写对？
我从没有说公式解决不了问题，实际上我自己处理这个问题的第一个方法就是公式法，第2个是VBA。如今，我只是另行给出一个可以全民操作的办法，这一点文中说的十分清楚了。
我完全搞不懂这些反对的人的动机是什么，只能而已揣测如下：花了很多功夫学的函数技巧，可能新人们只要下载一个软件10分钟轻松准确的搞定导致的心理不平衡。
而且你打了那么多字，甚至没有动手写一个原题设情况下的计算结果出来不是吗？

南海

mstsc 发表于 2016-9-19 11:27
Randomize 和 RND 的区别是什么？
我只知道Randomize 用的timer作为随机种子

Randomize和Rnd 没有可比较性，完全不是同一类东西
Randomize语句之后的Rnd返回的随机数，会以系统时间作为每次的随机种子(默认参数为Timer)，如果没有Randomize的话，则每次的随机种子是同一个，简单说就是上一个随机结果会使得下一个随机结果是确定的。
如果想要一组更接近真实随机的随机数，Rnd之前是一定需要添加Randomize的。否则很多随机结果将会重复，导致样本有较大偏差。
再者，100的样本实在太少太少了。

南海

mstsc 发表于 2016-9-19 12:52
没有秀优越感，就事论事讨论技术而已。大家都是技术人，别那么玻璃心

赞同关于学术的讨论，但确实有的回复信息量过多。。
目前咱们的计算是有偏差的，理论上数学期望是精确结果，如果方法无误，就应该是权威结果了。
反之，用模拟的方法去计算，在样本数量少，样本间偏离程度过大时，并不能用样本平均值替代总体期望值。

南海

python下跑1000次是83909，跑10000次，结果是82468.
83909/83327.9=1.007
82468/83327.9=0.98968
这2个结果已经非常接近了数学期望值了(用python是因为vba运行起来可能会影响工作)。

南海

南海 发表于 2016-9-20 11:23
python下跑1000次是83909，跑10000次，结果是82468.
83909/83327.9=1.007
82468/83327.9=0.98968

最新的100000次模拟结果，平均强化次数为83030，不会再花时间进行尝试了。
说句大实在话，方法我提供了，愿意用就用，不愿意用的自便不好吗。
我支持不同的声音进行友好的讨论，但也深切鄙视不负责任乱喷的人。

px1219

南海 发表于 2016-9-20 14:50
最新的100000次模拟结果，平均强化次数为83030，不会再花时间进行尝试了。
说句大实在话，方法我提供了， ...

Wolfram Mathematica 9 里已经尝试过，跟教程结果一样。
能否贴一下代码，我在VBA里，不管加不加Randomize，都计算不到83000的值。