来自<思考命中率和致命一击率时得出一些疑问&am

卡特铁角

madmonkey: Re:来自<思考命中率和致命一击率时得出一些疑问>这篇帖子的些许感悟

有一个简单的案例,如果想明白了,可以明白很多道理.

某游戏中,在一封闭空间中杀怪,A:杀死100次,每次有5%几...

对怪物A,杀100次,掉至少一次宝物的概率约0.994,数学期望(也就是平均掉落数量)是5次.

对怪物B,杀10次,掉宝至少一次的概率约0.999,数学期望也是5次.

如果用户杀A怪100次的消耗等于杀B10次的消耗,则:
1.对单个用户,出于获得宝物的目的,杀A怪和杀B怪等价-----0.5%的概率差别用户基本感受不到.但通常用户会明显的感觉(或者说错觉)-----杀B怪来获得宝物的效率更高.

2.对于10000个用户的整体,因为在消耗相同的情况下,杀AB两种怪怪获得宝物数量的数学期望相同,所以也是一样的.

杀A怪和杀B怪,在用户感受上的差异也就是-----杀A怪的"压抑-释放"过程更短更频繁,也就是用户的战斗节奏更快;杀一只B怪花的时间更长或其他消耗更大,同时用户也会获得更大的成就感.

zfscnu

杀死100次A和杀死10次B的数学期望是　５个宝物　　但是方差不一样，即前者容易偏离数学期望，或大或小　

１００００个用户　和１个用户的区别也是方差不一样

storm1986

概率的确是很有趣的属性，玩过WOW的都对概率这东西比较敏感吧，看每个职业的天赋里都有靠改变概率来改变玩法的天赋点。

迷の男

概率是一个随机数,研究不透的,不回给你一个精确数值~~~只能是近似值~

期望,偏差

游戏里面的这个东西 要设计好就不能太单调,需要结合很多的东西,比如武器命中的影响,运气的影响,敏捷的,还有什么熟练度,等东西

shengkz

也提出来了，正好我对二项式分布的使用方法和应用感兴趣


A:杀死100次,每次有5%几率得到宝物   杀100个至少掉一个，那等价于杀100个最多有99个不掉落，得到的几率是 0.994
B: 杀死10次,每次有50%几率得到宝物  杀10个至少掉一个，等价于杀10个最多有9个不掉落，得到的几率是 0.999

============
问下得到的数学期望是 杀死次数*每次掉落几率？得到了有什么用处呢

zfscnu

数学期望是 杀死10次B 的期望是 获得５个宝物

即 获得宝物数量*几率

jamesge

madmonkey: Re:来自<思考命中率和致命一击率时得出一些疑问>这篇帖子的些许感悟

有一个简单的案例,如果想明白了,可以明白很多道理.

某游戏中,在一封闭空间中杀怪,A:杀死100次,每次有5%几...

我觉得这个问题该从另一个角度来考虑

谁都知道这两种情况的数学期望值--即理论获宝次数是一样的
100*5%=10%*50%=5

但...从它的反面--也就是失望次数来考虑呢?
100*95%=95
10*50%=5

A情况数学失望值为95次
B情况数学失望值只有5次

这就是最明显的差别

这对于1个玩家来说是差别
同时,对于10000个玩家来说同样也是差别.

loveanybody

老ge家里面的宽带装好了没？
                    奇 留

xianrena

jamesge: Re: Re:来自<思考命中率和致命一击率时得出一些疑问>这篇帖子的些许感悟



我觉得这个问题该从另一个角度来考虑

谁都知道这两种情况的数学期望值--即理论获宝次数是一样的
10...

方差嘛。
概率论还是人容易滴，翻翻书就差不多了。大概是高等数学和经济学的入门课程，而且也不必往深了研究，搞定高斯分布就差不多了。
另外不确定性这种东西是永恒存在的，万事万物都是几率波，不过有的波比较平有的波比较陡，有势垒和势阱罢了。

shengkz

懂道理的人多，但懂得应用道理的人也多么？呵呵