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【討論】各項機率綜合討論,新增實測 1,024 次小霞(共 2,108 枚硬幣)正反面統計

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【討論】各項機率綜合討論,新增實測 1,024 次小霞(共 2,108 枚硬幣)正反面統計

綜合討論
北門的獅子 (UndeadLion)

立志成為優文大師!

2024-11-09 01:44:42
#1
前言
版上每天都有大量機率相關的貼文洗版,看得有點膩
再加上部分貼文中的算法有些許問題,因此想在此集中討論(吵架就在這裡吵)
讓專版回歸到遊戲交流,而不是一直看類似或重複的內容不斷出現
(不過我的本業是工程師,數學其實不是我的專長,也不排除算錯XD)
by 幾百年沒發文的路人


【心得】討論一下金卡的機率


這篇主要在計算金卡出現機率,以及表達自己抽了 1000 個卡包還抽不到,是非洲難民

但原 PO 的機率計算是有問題的,實際應為 0.211679565993%,而不是原文的 0.213057%
不過因為差距很小,影響不大(主要是金卡的獲得機率實在太低了...)
解釋和計算有點冗長,放在後面,有興趣的人再自行研究
平均抽 472.41 包會有一張金卡,也就是大約抽了 2363 張後可以拿到一張金卡
而原 PO 抽了 1000 包,合計 5000 張,乍看之下似乎運氣差到極點,但其實也就一般般
實際上,抽 1000 包還抽不到金卡的機率甚至比「擲兩顆骰子點數相加超過 10 點」的機率高
透過圖表可以看出抽幾個卡包後「抽不到」金卡的機率(抽到的機率就是 100% 扣掉抽不到的機率)

以下是 50~2500 抽 0 金卡的機率

以下是 1050~2500 抽 0 金卡的機率
(和上圖是一樣數據,只是格線不同而已,放大比較容易閱讀)

抽 1000 抽還抽不到的機率是 12.0147%,運氣確實有點不好,但這程度還遠遠不到非洲
比閃電鳥 EX 四個硬幣都反面還高(6.25%),但和火焰鳥 EX 三個硬幣都反面差不多(12.5%)

=======================================================

原 PO 應該是對機率計算有些許誤解,所以才會把機率相加
那算出來的數字不是機率,而是期望值,也就是平均每次可以獲得多少東西
舉例來說,嘎拉嘎拉 EX 的招式會投擲兩個硬幣,每擲到一個正面就有 80 點傷害
每個硬幣有 50% 機率是正面,兩個硬幣的期望值為 0.5+0.5=1
則這個招式的傷害期望值 = 80×(0.5+0.5)=80
但這絕對不等於投兩個硬幣就會得到 0.5+0.5=1 個硬幣,使這個招式打出 80 的傷害
(我相信這版的多數人應該蠻有共鳴的)

用 50% 不好解釋,因為成功和失敗都是 50%,不容易從計算中看出端倪,所以我再舉一個例子
猜拳獲勝的機率是 1/3(假設每把都是瞎猜,扣除心理戰等其它因素)
連續猜拳三把,獲勝的期望值為 1/3+1/3+1/3=1,也就是平均三把會贏一把
那如果我只想要贏一把,需要猜幾次呢?三次就夠了嗎?
依照原 PO 的算法會是 1/3+1/3+1/3=1,三次必定獲勝一次
但實際上,三把都沒贏的機率是 2/3×2/3×2/3=8/27,大約是 29.63%
(另外有 44.44% 機率只贏一把,22.22% 機率贏兩把,3.70% 機率三把都贏)
換句話說,連續猜拳三次的情況下,依然還會有將近三成的人一把都沒贏過
(順帶一提,即使是連猜六次,依然會有 8.78% 的人完全沒贏過)

承上,如果把遊戲改成和 A 猜拳三次後再和 B 猜拳三次,至少贏一場的機率有多少?
(想像成是抽只有三張卡的卡包,連抽兩次,抽中出現率 1/3 的大獎的機會有多少?)
答案是 1-2/3×2/3×2/3×2/3×2/3×2/3=1-64/729=91.22%
也就是說就算把次數加倍,連猜六次,依然有 8.78% 的人會完全沒贏過
但原 PO 的算法會變成 (1/3+1/3+1/3)^2=1,必定會贏一次,看出問題所在了嗎?

現在讓我們來看看金卡機率到底該怎麼算,以及原本的公式哪裡有問題
卡包內容分成一般封入和稀有封入,每次抽卡包只會從兩者抽出其一,所以這裡用加法沒問題
金卡抽出機率 = 一般封入機率×一般封入的金卡抽出機率 + 稀有封入機率×稀有封入的金卡抽出機率
而抽到一般封入機率是 99.95%,抽到稀有封入的機率則是 0.05%,因此
金卡抽出機率 = 99.95%×一般封入的金卡抽出機率 + 0.05%×稀有封入的金卡抽出機率

首先,計算一般封入的金卡抽出機率
第 1-3 張牌抽到金卡的機率:0%
第 4 張牌抽到金卡的機率:0.04%
第 5 張牌抽到金卡的機率:0.16%
至少抽出一張金卡的機率 = 100% - 一張金卡都沒抽到的機率
   = 100% - (100%-0%)×(100%-0%)×(100%-0%)×(100%-0.04%)×(100%-0.16%)
   = 100% - 100%×100%×100%×99.96%×99.84%
   = 1 - 99.800064%
   = 0.199936%

接著,計算稀有封入的金卡抽出機率
稀有封入會抽到一星以上的卡片,且每張抽中的機率都相同
因為超夢卡包的二星卡比其它卡包還少,因此抽中金卡的機率較高,為 5.263%,其它卡包則是 5%
至少抽出一張金卡的機率 = 100% - 一張金卡都沒抽到的機率
   = 100% - (100%-5.263%)^5
   = 100% - 94.737%^5
   = 1 - 76.3129320133197%
   = 23.6870679866803%

以上兩個用原 PO 的方法計算分別會是 0.04% + 0.16% = 0.2% 和 5.263%×5=26.315%
分別差約了 0.32%(0.2% / 0.199936%)和 11.1%(26.315% / 23.6870679866803%)

最終,抽超夢卡包可以獲得金卡的機率 = 99.95%×0.199936% + 0.05%×23.6870679866803% = 0.211679565993%
拿到一張金卡需要抽的卡包數量期望值為 1/0.211679565993% = 472.412155282
換句話說,平均抽 472 包會有一張金卡,但這只是平均,也就是有人可以用更少的次數達成,有人會超過
抽 472 包超夢卡包都沒抽到金卡的機率是 (100% - 0.211679565993%)^472,約為 36.7811%
這表示超過 1/3 的人是沒辦法在期望值內抽到金卡的
而至少中一張金卡的機率則是 100% - 36.7811% = 63.2189%


【討論】小霞的硬幣正面機率是否小於50%


這篇主要在講投擲 31 次硬幣,總計 11 正面 20 反面
原 PO 強調統計學上 30 就有統計意義,因此只做了 31 次實驗

首先,統計學上的 30 是指要做量化分析時,樣本數至少要有 30 筆
因為樣本太少的話,每一個樣本都會大幅影響統計結果
舉例來說,如果只有兩個樣本,則每個樣本對資料穩定度影響會是 50%
如果要知道應該取多少樣本數才足夠,可以用雙側假設檢驗
設定信賴水準、預期比例、容許誤差,利用常態分佈臨界值求出(下略,有興趣的請自行 Google)
希望在 95% 信賴水準下,預估硬幣正反面出現機率都是 50%,誤差不要超過 3%,則需要 1067 個樣本
(非統計相關科系,有錯的話麻煩訂正,讓我多學點新知識)

下圖是投擲硬幣 31 次的正面出現次數的常態分佈圖
擲 31 次出現 11 次正面的機率約為 3.943%
比擲兩個骰子同時出現六的機率還高(1/36 = 2.778%)
也比連擲 5 個硬幣都出現反面的機率高(1/32 = 3.125%)
我不是在說遊戲不可能作弊,只是我個人認為 31 擲 11 正面的機率還是很高,沒有決定性的證據可以證明它作弊(總不能玩骰子骰到雙六就一律認為灌鉛吧)
版上很多人說自己「體感」硬幣都丟得差,其實這種現象本身也很正常的
畢竟人類有負面偏誤,負面事物對心理的影響比正面和中性事物來得大
再加上損失厭惡,自己擲到 3 個正面超爽,對面擲到 3 個正面就「這什麼糞 GAME!!!!!」
一堆人覺得小霞該被 NERF,但另一堆人覺得硬幣正面數太少
說到底,每個人都覺得「對面的小霞很強,自己的小霞很弱」這件事本身就不合常理啊XD

而且每個遊戲版會上面的發文除了攻略、提問以外,就屬抱怨最多了
(哪個職業太強、哪個關卡太難、哪個技能 OP)
會發文稱讚的極為少數(比攻略還稀有...),稱讚遊戲還常常會被嗆是工讀生
如果有一篇文章是在講「最近硬幣常常都是正面,好棒」,我想不被 BP 到爆才怪
因此版上看起硬幣數偏低也是很正常的


抽卡/得卡玄學
這應該不用舉例了,一堆人在分享,甚至還上網路新聞了

我個人是完全不相信這些玄學啦,做這些東西可以為公司帶來什麼?我只想到滿滿的缺點而已
不過做事不能夠僅憑猜想,需要實際測試:開封卡包後直接斷網,一樣可以正常選包、抽卡
而且之後即使關掉 APP 重新開始,或是連上網路繼續遊戲,都不影響抽卡結果
結論:按下抽卡時會拿到什麼就已經固定了,後面的選包、拆包都只是演出而已,對結果沒有任何影響

以工程師的角度來看,如果今天文件上寫選反面卡包、選凹包、特定角度撕卡包等或是其他任何方式會影響抽卡機率,應該該怎麼實作呢?
首先,為了預防玩家作弊亂改 APP,所有的抽卡過程實際都是由伺服器處理的,APP 僅負責演出
否則玩家修改記憶體就可以控制要出哪張卡片了
就算沒有相關工具,也可以透過斷網 --> 抽卡 --> 抽到爛牌就關 APP 重來,抽到好牌才連線同步 這樣的手段來控制想要取得的內容

既然所有抽卡邏輯都在伺服器,如果要讓玩家可以影響出牌機率的話,就必須把對應操作的參數也回傳伺服器,例如:抽了第幾包、用怎樣的角度/速度撕卡包等
伺服器結合這些東西運算後再回傳結果給 APP,這不是白白增加工作量和浪費網路頻寬嗎?
而且這還單單只是程式開發而已,實際真要做這個功能的話,還會牽涉很多人,例如企劃文件上要載明確切規格、數值設計要設計補正公式、測試和品管部門要針對所有可能的狀況做測試、法務部門也需要熱身(後續說明)等等
這真的需要很有愛才會這麼做(很有愛就不會把特效做得那麼陽春了...)
投入了那麼多資源後,公司可以得到哪些好處呢?營收會增加嗎?
我想反而會因為玩家可以輕易拿到好卡而降低營收...

對照一下,抽卡-->伺服器回傳結果-->動畫演出&互動,邏輯和測試不是都很簡單嗎?
然後再隨機丟幾個不同的視覺彩蛋讓大家驚喜一下,說不定還可以賺到幾篇討論


歐洲帳
有不少人說歐洲還是非洲是帳號建立時就確定的,我不知道這些話到底是認真還是反串XD

上面那個抽卡玄學中我有提到,如果真有方式可以修改機率的話,法務部門需要先熱身(準備被吉)
不少國家對於電子遊戲轉蛋都有相關規範,雖然各國法規目前沒有統一標準,但主要規範大致包含:
1. 資訊揭露:大多數國家要求遊戲必須明確揭露轉蛋機率,讓玩家知道能獲得每項商品的機率
2. 年齡限制:部分國家對轉蛋機制設置了年齡限制以保護未成年玩家
3. 禁止或限制某些類型的轉蛋:部分國家禁止或限制特定類型的轉蛋,防止賭博或沈迷
4. 消費者保護:多數法規都強調保護消費者權益,防止遊戲利用不透明的機制誤導玩家

Q1: Pokemon TCG Pocket 有沒有標示機率?
A:1 有,它甚至還有防沈迷設計(可以假定它十分重視相關規範)
Q2: 標示機率後,透過任何方式降低機率會不會違反上述規定?
A2: 會違反規定 1 和規定 4,顯示不實資訊,並誤導玩家
Q3: 如果改成提高歐洲帳號抽中稀有卡的機率,會不會違反規定?
A3: 同上,一樣會違反規定,因為提高稀有卡機率 = 降低普通卡機率

說到底,有什麼理由非要區分歐洲帳或非洲漲(或是設定隱藏的運氣值)?
花時間花資源做了一個會觸法的東西不說,這對營收到底有什麼好處?
歐洲人就會課金嗎?還是非洲人會課的更多?
大課長拿到非洲帳發現一灘死水後棄坑怎麼辦?
(真要說的話我還覺得依照課金程度區分運氣還比較說得過去XDDDD)



以上,報告完畢

看較舊的 56 則留言

Alan: B49 11-16 06:24 編輯

#B47:3679901# 數學不好沒差,糟糕的是數學不好又在大談機率的,不過多少懂一點機率對玩抽卡遊戲的心態是有幫助的。

狸小路: B48 11-16 04:43

#B47:3679901# 數學是這個世界少數接近真理的資訊,是一種通用而且幾乎完全客觀的語言,數學不好可以學,尤其是統計學

hahaha: B7 11-09 09:56

#B3:3676144# 討論度無論是真是假都一樣有 現在證實是假的討論度就會停止了嗎?不會 因為資訊落差 還是一大堆人不知曉(無論新手老手都有) 或是蠢得不承認是假 討論度會永遠繼續下去

芝麻: B61 12-18 16:38 編輯

我現在在圖表上是0.945%能算非洲人了嗎

芝麻: B62 前天 01:47

今天成為0.764%了 算非洲人了嗎

艷火 (Laverxuan) 2024-11-09 02:18:57
#2

終於有理性的人出來了
不過遊戲麻~ 有時討論玄學也是有趣
畢竟國外推特之類的討論的程度也很熱
北門的獅子: B1 11-09 10:14

理智:點擊開封當下就決定好了,一切都是假的。 實際:我應該開哪一包好呢?

我草泥馬你郭萊夏: B2 11-19 09:20

理智:點擊開封當下就決定好了,按跳過就好。 實際:哪一包的摺痕比較明顯呢?

oabuy_: B3 11-19 10:24

我現在抽卡都直接按右下角加速XD, 反正有特殊卡的話背景會發彩光

索索索索索 (hardie) 2024-11-09 07:38:32
#3
其實這就是為什麼體育項目不能全交給AI直接判斷
比如羽球的出界、發球高度、過網擊球
比如籃球的走步、打手
比如棒球的刺殺、好球帶

都可以做到,但是一切變得太公平的時候,憤怒與偷爽也會少一點
情緒少了一小點,話題就少了一大點

我喜歡科學討論,但玄學的部分給點尊重 XD
科學才會對比起來更有趣

看較舊的 1 則留言

hahaha: B3 11-09 10:02

還需要有做假的空間 才好操控外圍賭盤

hahaha: B4 11-09 10:03

說起來賭盤才是主因

…Mystery…謎: B5 11-17 11:08

不全都AI是因為 "成本貴", 請個人才幾錢, 設備一套要幾錢

蕾塞真香: B6 12-06 23:10

裁判就算公平 但你球隊不爽還是可以罵裁判

歌斐 (qaq1234597) 2024-11-09 07:57:06
#4
關於歐洲帳號
我覺得這遊戲的卡會容易出現重複的,我是妙蛙花ex4張,有的人是捅了猴怪的窩10只以上,火焰馬異圖一直出,沙奈朵特效全開沒半只超夢。
wei1014: B1 11-26 23:16

倖存者偏差而已 你根本不會注意到那些你和別人抽到一張兩張的牌 但你今天抽到四張一樣的牌(就算是稀有的)就會覺得他怪怪的而已

wei1014: B2 11-26 23:19

但就像這篇文提到的金包機率 抽了期望包數的一倍還是沒抽到也不是很稀有的事 實際情況跟期望值偏差巨大的情況本來就常見 你稀有牌要抽到同樣牌的機率 跟你抽到是平均分布機率也差不多

北門的獅子 (UndeadLion) 2024-11-09 11:19:01
#5
※ 引述《qaq1234597 (歌斐)》之銘言
關於歐洲帳號
我覺得這遊戲的卡會容易出現重複的,我是妙蛙花ex4張,有的人是捅了猴怪的窩10只以上,火焰馬異圖一直出,沙奈朵特效全開沒半只超夢。

體感上確實會覺得每張稀有卡牌出現率都那麼低,我卻還可以一直拿到重複的,其中一定不正常
這其實是「生日問題」,以下引用 wiki 的說明:
生日問題是問最少需要多少人,當中兩人同一天生日的機率才會過半,答案是23人。這問題有時也稱生日悖論,但從引起邏輯矛盾的角度來說生日問題並非悖論,它稱作悖論只因這事實與一般直覺相牴觸而已。大多數人會認為23人中兩人同生日的機率應該遠小於一半。」

你可以把這個問題想成是「在遊戲中抽卡包,抽幾包後會出現兩張一樣的稀有卡?」
既然只要 23 人,就會有 50% 以上的機率會有兩個人同一天生日(1/365,比抽到四菱形的機率還低)
那在 Pokemon TCG Pocket 會是如何呢?
為了簡化問題,暫不考慮 0.05% 的稀有封入(反正大多數人也沒那麼歐),僅分析一般封入的情況
依照遊戲公開的機率來看,一般卡包固定會有三張最低稀有度的卡牌,得到稀有卡的機會只有兩次
從以下圖表可以看出抽 0~100 個卡包後,抽到重複的四菱形和二星卡牌的機率分佈

想驗證的人可以使用以下公式自行計算:
1-PERMUT(機率倒數, 幾抽)/POWER(機率倒數, 幾抽)
註:從第 94 抽之後「第四張抽到二星」的機率因為 PERMUT 的數值結果大於 1.79769E+308,因此無法正確顯示,不過第 92 抽抽到二星的機率已經是 88.1% 了,從趨勢應該也可以看出只會越來越高

即使忽略第四張,單純只看每個卡包的第五張
抽到第 30 包後就有將近六成的機率(58.8%)會抽到重複的二星卡牌
抽到第 60 包後則會有 97.5% 的機率抽到重複的二星卡牌
而整個教學解完後加上沙漏, 應該差不多可以抽滿 60 包吧
因此大家會抽到一樣的牌是非常非常正常的事

另外,超夢包因為二星卡牌只有 9 張,其他兩包都是 10 張
(圖表是依照噴火龍包的卡牌資訊繪製的)
因此在超夢包抽到重複的二星卡牌的機率又比其他兩包還要高一些
我唯二的二星卡牌就是一樣的QAQ
想當個歐洲人: B1 11-20 10:55

請問有單純抽到二星卡的機率嗎

北門的獅子: B2 11-22 00:33

一包卡包至少抽到一張二星卡的機率是 2.5367%(超夢卡包)和 2.5372%(皮卡丘 & 噴火龍卡包)

北門的獅子 (UndeadLion) 2024-11-11 16:22:00
#6
## 小霞硬幣正面期望值

我原本以為「小霞能取得的能量期望值是 1」這件事是常識(畢竟是期望值是國中數學...)
所以當初撰寫文章時沒有特別拿出來講,直到我看到這篇發文和底下的回覆


我才赫然發現有很多人不知道這件事,因此想在這邊做延伸補充,並且針對很多人質疑的「硬幣正反面機率」做實驗(每天看人吵真的好膩)

原 PO 已經解釋過數學公式了,我只在這裡補充圖例
下圖中,上半部是擲硬幣出現 0~15 個正面的機率,下半部則是對應的期望值

## 測試硬幣正反面機率
最簡單的做法是用兩個火焰鳥 EX 不停填能量
每回合可以穩定擲三個硬幣,直到 30 回合平手為止
多打個幾場就可以取得大量的硬幣正反面結果

## 需要多少樣本數才足夠?
樣本數越多結果越準確,但我也沒那麼多時間測試
希望能在最低限度且有公信力的樣本數,因此我選擇使用雙側假設檢驗
(再次重申,數學不是我的專長,以下有錯的話請直接指正)

1. 設定假設
  • 虛無假設(H0):硬幣是公正的,即顯示正反面的機率都是 50%
  • 對立假設(H1):硬幣不是公正的,即顯示正反面的機率不等於 50%
2. 選擇顯著水準(α)
  • 在 95% 的信賴水準下,顯著水準  α = 1 − 0.95 = 0.05,每側的顯著水準為 0.025(雙側檢驗)
3. 決定所需樣本量(n)
  • 我們可以使用檢驗的標準公式來找到滿足顯著水準和檢定力的最小樣本量,公式如下:
    • n = (Z^2 * p * (1-p)) / E^2
  • 其中:
    • n:所需的樣本數
    • Z:對應於信賴水準的 z 值
    • p:預期比例(這裡為 0.5,即 50%)
    • E:容許誤差
我希望在 95% 信賴水準下,誤差不要超過 5%,因此:
  • 信賴水準:95%,則 α=0.05,z=1.96
  • 容許誤差:E = 0.05
  • 預期比例:p = 0.5
  • 代入公式:n = (1.96^2 * 0.5 * 0.5) / 0.05^2 ≈ 384
換句話說,我們需要至少 384 個樣本才能達到我們的目標

## 實測結果 & 結論
如下圖所示(忽略第 0 局,本來想用格鬥系實測,但太浪費時間了)
用了兩個帳號實際對戰,總計擲了 384 個硬幣,並統計每一擲的正反面結果
補充:兩個帳號投擲硬幣總數不相同是因為有時候卡手抽不到火焰鳥 EX 或基礎寶可夢

就結果來說,正面 200 枚,背面 184 枚,正面機率 52.08%,符合上述假設
因此沒有任何證據支持硬幣是不公正的,甚至正面機率還比較高XD
擲不出正面很可能是人品不好,建議多扶老奶奶過馬路


我每次看到有人上來抱怨機率問題都覺得很有趣(不限於這款遊戲),有一群人的想法大概是這樣:
  • 投到正面、抽到好卡 --> 我超好運(自己的功勞)
  • 投到背面、抽到爛卡 --> 機率暗改(遊戲的問題)
千錯萬錯都是別人的錯,但一個人花不到一小時就可以測出來的東西卻不去實測
(人多的話大概幾分鐘就有結果了)
每天都在想東想西認為遊戲有問題,有問題就不要玩啊
玩遊戲還玩得那麼痛苦,到底是玩遊戲還是被遊戲玩?

況且,就算自認自己的運氣真的超級無敵差,是非洲酋長等級
這遊戲還是有不需要硬幣的牌組啊,像是皮神 EX、超夢 EX、火系小人牌、惡系小人牌
(牌順不算,但如果運氣差到連牌順都爛爆,大概卡牌遊戲真的不適合你)

看較舊的 85 則留言

…Mystery…謎: B86 11-17 11:10

人腦就很愚蠢的東西, 很多人就是 "憑感覺"/"錯誤記憶" 而覺得機率不公平

邦邦工讀生-方吉農夫: B87 11-17 21:31 編輯

人腦蠢歸蠢,沒辦法作大數統計的你說他是機率也沒什麼信心水準,promo包每個帳號的狀況歧異嚴重,除非內碼你拆包出來,不然說不是序列我不信

北門的獅子: B88 11-18 01:18

我是這樣覺得啦,這款遊戲很多細節都可以感受到沒用心做,光是每個環節都要讀取就做得比很多獨立遊戲還差,打磨這麼差的遊戲居然還有人相信他會去微調各項機率?

邦邦工讀生-方吉農夫: B89 11-19 01:01

不能同意你更多

邦邦工讀生-方吉農夫: B90 11-19 01:02

但promo洞機制我不認為很難,而且你身為獨立遊戲設計師來說,可能很快就寫好了

北門的獅子 (UndeadLion) 2024-11-11 22:20:38
#7
引述 KOROMO 的留言
> 你不知道已經有遊戲公司被法院認證偷改機率了嗎
> 你要怎麼解釋你不信的東西被法院調查認證存在,這不就表示你認為的是錯的嗎
> 他的前提是不論哪間公司
> 他說認為改機率違法耗時間精力金錢沒必要,事實上就是會,因為做了對公司來說利益更大
你的意思是因為曾有少數遊戲公司偷改機率被抓到,因此就可以在毫無任何根據的情況下指控其他公司也都是這麼做嗎?
這就好像因為曾經發生過銀行搶案,所以即使我沒有證據,但也可以認為你有成為銀行搶劫犯的可能?
  1. 先不說已被證實偷改機率的案例是非常少數(比 SR 還稀有)
    • 一般人去搶銀行的發生率很低
  2. 就算是整個行業大多這麼做,基於無罪推定原則,也不能夠無端指控
    • 就算很多人都去搶銀行,我也不能無故指控你也是搶劫犯
  3. 就算一間公司有偷改機率的前科,也不表示後續它也會一直這麼做
    • 你曾搶過銀行,所以之後一定還會再搶銀行?
      • 更別提公司每個專案的負責人都不一定都是同一位...
  4. 指控他人是需要提出證據的,而不是要求被指控的一方自己想辦法自清
    • 我懷疑你搶銀行,必須提出證據,不能僅要求你必須證明自己沒搶銀行
而且從你的發言不就更確定了「機率不符會被告」這件事?
我猜你指的案例應該是《天堂 M》,所以直接以韓國為例:
  • Nexon 今年一月才因爲機率誤導消費者而被裁罰 2.75 億台幣
    • 累犯可加重處罰
  • 而今年三月韓國的轉蛋法也新增了刑責,違反者可以處 2 年以下有期徒刑
    • 不能只罰錢了事,還要被抓去關
如果你依然對機率感到懷疑,可以試試使用一些工具來追蹤抽卡進度
像是 Reddit 上就有人提供 PTCGP Collection Tracker
填上你抽到的結果後,自己拉一拉表單就知道有沒有符合預期了
樣本數不夠多的話,多找幾個人聯合統計也可以
這都會遠比單方面的說「我覺得他們有改機率」還要更有說服力

我自己是魔改了那份試算表,新增了各項蒐集進度以及期望值(近似值)
這樣每天免費的兩包我就只要無腦看哪邊期望值高就抽哪邊

目前別說可以拿出手的證據一項都沒有,既有統計反而都支持「沒有證據可以證明作弊」這個論點
如果你手邊真的掌握了什麼關鍵證據,拜託,快點告下去,財富自由就等這一波了

> 彎卡那些東西討論必要性不高,如果有人統計真的比較高我才會有興趣
> 如果要比較可信的數據的話,400這個母體有點小,但是記這個真的無聊,謝謝北門大特地去記

為什麼會用 384 這個樣本數是有統計學的基礎的,而且我也推導了
結果你質疑統計學,認為樣本數過小,證據擺在你的面前了依然覺得自己體感比較準,我也只能表示尊重
順帶一提,如果你想讓誤差變小,由 5% 變成 3% 的話,只要總計擲 1067 枚硬幣,大約再 1.5 倍的時間就可以達成

會需要統計這些資訊,就是因為有一批人(例如你),認為遊戲公司三不五時就會改機率
沒數據時,你們隨便講;有數據後又嫌數據小、嫌統計無聊,都讓你們說就好啦

不過其實我本人是希望硬幣的正反面機率不是 50% 啦,這樣我就能針對結果對牌組做優化XD
…Mystery…謎: B1 11-17 11:15

整天說暗改暗改, 當他天天正面或者天天抽星卡的時候又突然覺得沒暗改了, 說到底就是Logical Fallacies

21th (Bb6543212) 2024-11-11 22:48:31
#8
雖然在點下抽包的瞬間結果就決定了

但這樣算不算薛丁格的卡牌?

雖然實際上卡片已經注定了

但在我觀測到之前 其實有無數種結果

直到我翻牌才塌縮成一個結果
.
.
.
.
.
.
.
至少這樣想能保留抽包的樂趣QQ
北門的獅子: B1 11-11 23:04

早期網路不好時,遊戲比較喜歡做抽卡/衝裝-->表演動畫順便發送請求-->回傳結果後再結束動畫

北門的獅子: B2 11-11 23:05

但現在不少手遊都改成抽卡/衝裝取得結果後又多了一段玩家互動,提高沈浸感

北門的獅子: B3 11-11 23:06

不然純以功能來說,抽卡後直接顯示結果當然是最快的,但就少了期待的樂趣

Teno: B4 11-22 13:49

考慮到封包來回,基本上,再扣資源跟得到結果的封包會在同一個步驟裡完成,其他的客戶端看到的都是演出,在這之上想要再多搞點特殊規則跟流程,那就是在給自己找麻煩。

北門的獅子 (UndeadLion) 2024-11-14 01:38:16
#9
## 小霞硬幣正面機率統計
樣本數上不足,仍在統計中,不定期繼續更新

## 前言
有鑒於之前公布火焰鳥 EX 的硬幣投擲結果統計資料後,出現一些奇怪的質疑留言
(像是第一枚硬幣的機率和其它的不同、隨機對戰的機率和私人房不同、小霞的機率和其它卡牌不同)
即便統計結果顯示硬幣正面機率大約是 50%(詳見 投擲 384 枚硬幣正反面統計
仍然有許多人針對「小霞」這張卡片的正面機率爭論不休
因此我又用回無聊的鬼畜寶石海星+急凍鳥的牌組去虐新手測試小霞硬幣擲到正面的機率
(正式開服後我都玩一些娛樂牌,像是百變怪大舌頭、三地鼠喀拉喀拉等運氣牌組,玩起來有趣多了)

## 實驗設計
如前言所述,直接使用水系牌組在隨機對戰找真人對打
因此如果看到有人在奇怪的時機發動小霞(迷惑行為),很可能是我XD
不過這次不像上次那樣純統計,而是邊打邊紀錄,所以樣本數成長很慢
因此這兩天以來(11/12-11/13)只記錄了 75 次使用小霞的結果
樣本數不足,不過我會持續記錄,直到誤差小到可以接受為止
附上使用的牌組和目前的戰績

## 資料紀錄
為了避免某些奇怪的質疑,像是第一枚硬幣或是第一回合的機率會和其它情況有差異
因此這次我紀錄了以下三個參數:
  1. 正面硬幣數量
    • 總投擲硬幣數量 = 正面硬幣數量 + 1(永遠以反面作結)
      • 第一枚硬幣正面出現正面的次數 = 正面硬幣數量不為 0 的次數
  2. 是誰擲的?(自己或對方)
    • 用來比較是否有影響
      • 理論上不應該有任何差別
  3. 是第一回合擲的嗎?
    • 有不少文章都在講第一回合比較難擲到正面,這是真的嗎?
      • 敵我雙方的第一次動作都算是第一回合
## 目前結果
再次強調,樣本數不足,結果僅供參考
先上圖,後續再詳細說明


所有硬幣 第一回合 我方帳號 對方帳號 第一枚
第一枚 &
第一回合
投擲硬幣總數 160 59 124 36 75 29
正面硬幣總數 85 30 64 21 42 16
正面硬幣機率 53.13% 50.85% 51.61% 58.33% 56.00% 55.17%
  • 使用了 75 次小霞,我使用了 60 次,另外 15 次是對方使用的
  • 第一枚就擲到正面的次數是 42 次
  • 總共投擲了 160 枚硬幣,其中 85 枚正面、75 枚反面
  • 在第一回合中使用小霞的次數為 29 次,共投擲了 59 枚硬幣
## 硬幣正面機率
整體來說,硬幣正面機率是 53.13%,考量到誤差,原始機率很可能是 50% 沒錯
(不過上次統計結果正面機率是 52.08%,我不禁懷疑機率設定是不是略高於 50% XD
且不論是「第一回合使用小霞」、「小霞擲出的第一枚」甚至是「第一回合使用小霞,擲出的第一枚硬幣」等情況,硬幣正面機率都近乎是 50%
下圖是各種情況下的統計出的機率(因為樣本數少,所以波動比較劇烈)
## 硬幣正面數分佈
或許有人認為即便小霞投擲硬幣的平均機率和第一枚硬幣的平均機率都是 50%
也不表示後續第二三四五六枚硬幣的機率是公正的
下圖是每次使用小霞後擲出的硬幣正面數出現率統計
藍色為 0 個正面、紅色為 1 個正面、黃色為 2 個正面,後續不列舉
括弧中的數字分別是它們的理論機率,即出現 0 個正面的機率為 50%、1 個正面的機率為 25% 等
雖然目前的樣本數不是很多,導致波動較大,但仍可以看出正面數量的分布大致是符合預期的
## 延伸討論
確實有許多文章在討論小霞的硬幣似乎是反面機率遠比正面高
而且這種現象也不是巴哈獨有,國內外的論壇都有人發表類似意見
但追根究底問題的原因我想還是在於樣本數不足的關係

下圖分別是這次統計過程中的正面機率累計變化和每次的正面硬幣數量
可以看出前期因為樣本數過少,因此每個硬幣對結果的影響都很劇烈
微觀來看,使用小霞第 24 次到第 30 次之間,合計使用了 7 次小霞,但總共卻只拿到了 1 個正面
使用小霞第 58 次到第 68 次之間,合計使用了 11 次小霞,但總共卻只拿到了 2 個正面
只看這些「局部最差解」的話,投擲硬幣出現正面的機率分別是 1/8 和 2/13,大約是 12.5% 和 15.4%
如果這種情況發生在部分玩家身上,我想又有人要上來爆氣發文了
反過來說,也有連續好幾次都至少有一個正面,甚至還有連續三次都三個正面的情況發生
但這些玩家不會特地上來發文(除非都是發生在對手身上)
因此討論區才會一直出現自己的小霞好爛但對方的小霞好強這種奇怪的現象

再次強調,目前只做了 75 次測試,樣本數遠遠不足,結果僅供參考
(其實我本來是想做滿 400 次再上來發文的,不過最近比較忙,
後續不知道要什麼時候才測得完,乾脆就先把結果丟上來留存)

對照一下 無糖紅茶 之前在留言宣稱的小霞反面機率較高的討論各做了幾次測試?
先不說每個測試次數都比我少,這些情況也都沒有比我上面那段正面機率 12.5% 還慘啊XD

## 關於樣本數
之前的硬幣測試用火焰鳥 EX 足足使用了 128 次技能,總計投擲了 384 枚硬幣
(對照:這次測了 75 次,總計投擲  160 枚硬幣)
下圖是火焰鳥 EX 前 120 次技能的累計機率
如果在第 6 次就中止實驗(即擲了 18 枚硬幣),會得出正面機率僅有四成的結論(42.86%)
如果在第 30 次中止實驗(即擲了 90 枚硬幣),會得出正面機率高達六成的結論(59.14%)
樣本數不多的情況下,連統計結果都沒有多少價值,更別提光憑「體感」了
人類有負面偏誤和損失厭惡,如果你體感某件好事發生的機率有 50%,那通常早就超過 50% 了

## 結論
依照現有的統計結果來說,沒有足夠的證據可以表明小霞的機率有做假
因此應當可以認定小霞的投擲硬幣出現正面的機率一樣是 50%
且不論是第一回合使用,或是每次的第一枚硬幣出現正面的機率都沒有顯著差別

看較舊的 8 則留言

北門的獅子: B9 11-14 08:32

https://forum.gamer.com.tw/C.php?bsn=79688&snA=1113&tnum=2

小災: B10 11-14 10:19

辛苦大大了 雖然離理想樣本數還有點差距,但我覺得其他人要質疑的話至少也要拿出個差不多的數據再來說話

無糖紅茶: B11 11-14 15:37

11樓附上我自己的150次數據&想法

maxi wu: B12 11-19 01:37

我有疑問,紀錄 60 次,34 次 0 正面,26 次 1+ 正面(正面機率 42.6%)。這樣真的對嗎?1次正面就會搭配1次反面,算1正1反對吧?

北門的獅子: B13 11-19 02:03

#B12:3678503# 你可以看他的內文,我是直接用他統計的 54 個反面 + 40 個正面計算的(不過看你的留言我才發現他算錯了,應該是 60 個反面,所以那篇的正面機率是 40%)

北門的獅子 (UndeadLion) 2024-11-14 14:38:04
#10
直接加上以下這篇文章和留言中的兩次實驗結果

【閒聊】成也阿霞敗也阿霞(小霞)擲幣


那篇文章和留言分別做了 66 次和 100 次實驗,因此目前總測試次數達到 241 次(75 + 66 + 100)
不過因為那篇文章沒有統計是否是第一回合使用小霞
(雖然依照上一篇的結果來看,我覺得應該沒有影響)
所以這篇我會把第一回合相關的數據都移除,因為內容沒變XD

順帶一提,我把來自那篇文章的實驗結果都加入到原本實驗中的「對方帳號」的項目中
(不是我本人投擲的就歸類在「對方帳號」中)
另外,由於留言那篇統計只有正面出現次數,因此我把它的順序亂數打亂了
避免出現連續 48 反面後又連續 52 次都有正面這樣奇怪的情形發生

## 機率統計
所有硬幣的正面出現機率剛好是 50%(241 正面 + 241 反面)
整體來看,第一枚硬幣的正面機率和後續沒有顯著差異
所有硬幣 我方帳號 對方帳號 第一枚
投擲硬幣總數 482 124 358 241
正面硬幣總數 241 64 177 127
正面硬幣機率 50.00% 51.61% 49.44% 52.70%

## 平均機率

## 硬幣正面數量

## 硬幣正面數量分佈



## 累計機率
## 結論
隨著樣本數越來越多,正面機率確實越來越逼近 50%

看較舊的 1 則留言

…Mystery…謎: B2 11-17 11:20 編輯

#B1:3678942# 放心體感仔是人類的本源, 要知道這跟世界上蠢人是佔了大多數一樣, 沒救的

keroppi: B3 11-17 15:41

#B2:3680389# 剛好昨天又有一隻跳出來,給你笑一下 https://forum.gamer.com.tw/Co.php?bsn=79688&sn=4897

keroppi: B4 11-17 15:43 編輯

1樓留言,B175開始看。笑死,牠們寧可相信特效影片都不相信實測結果,被我揭穿現在消失中

北門的獅子: B5 11-21 23:57

#B4:3680483# 不要浪費時間和笨蛋吵架,少幾個笨蛋玩遊戲對環境比較健康

keroppi: B6 11-22 00:49

#B5:3683227# 這是娛樂,看馬戲團猴戲的概念

無糖紅茶 (andy570203) 2024-11-14 15:37:34
#11
這邊補上一份我自己記錄的小霞數據
目前只累積到150次而已
不過真的記到太累…後面應該不會繼續記了

首次擲出正面的次數是63次
也就是42%

而總共擲出的正面數為110枚
也比期望值(0.99XX)低了不少


另外很有趣的是把每25擲數據分開來看會發現後面5組的首次正面數還有總正面數浮動非常的小
而前25次無論首次正面數還有總正面數都僅有後面組數的一半左右

※btw在重新開始一個一個統計之前(11/12/2024)我有一小段時間的數據都沒記錄到,而這段期間首次正面率也是維持在30%以下的。


關於這點有幾種假設:
1. 就像原po說的,認為小霞硬幣非公正硬幣的這群玩家只是一時非洲而已。

2. 原本是為了平衡強度而調整的數值,但正式開放的短時間內就有太多玩家「覺得」小霞的機率有問題,所以官方在某日的patch中調整過小霞擲硬幣的相關數值。

3. 每個UID的前幾十甚至一百次擲幣有額外的權重影響。(這個不太可能,想不到這麼做的理由)


結論:
沒有足夠的證據可以表明小霞的機率有做假
但也沒有足夠的證據可以表明小霞的機率一直都沒有問題

「目前這個時間點的」正面率已經趨近期望值,現在也沒辦法回到舊的版本測試,實際真相是什麼就不得而知了。
不過至少到上周為止,關於小霞擲硬幣相關的討論中,提出首次反面機率更高的聲音和數據我看過不少,但反過來提出自己首次擲幣正面率高過70%的討論我倒是一個也沒見過。(只有各種暴骰正面的樣本而已)


看較舊的 91 則留言

圓周率: B92 11-17 09:26

質:詢問、責問;疑:疑問、問題,更像是你說的大膽假設、提出可能性來詢問討論的階段。

圓周率: B93 11-17 09:30 編輯

"A:我是外星人 B:真的嗎?不是地球人?"質疑; "B:他是外星人! A:我不是!我沒有!"指控

圓周率: B94 11-17 09:59

#B81:3718051# 另外我也有覺得這樓提出的假設2,可能只是用以挽回先前體感發文的論點顏面;

圓周率: B95 11-17 10:06 編輯

因為假設2如果成立,除非有人要一直不斷進行硬幣機率測試,不然過去、未來都無法保證官方哪個時間點會再暗改

北門的獅子: B96 11-18 01:33

他一開始在一樓那篇說小霞第一枚正面機率是 30%,所以我才會做後續統計,不然大概火焰鳥那篇就停止了吧,結果統計完又說機率有修改(但現在無法驗證,所以無法否定有這個可能= =)

RRY (yomechou) 2024-11-14 18:21:48
#12
提供一下我小霞統計200次的結果,我方投擲144次、對手投擲56次的統計,每次都有記錄並截圖保存,發誓絕對沒有P-hacking(如:挑選符合預期結果的樣本等任何刻意操作實驗結果的行為)。

次數是指硬幣連續投擲的枚數,也就反面首次出現的枚數,如3的意思就是我投擲到第3枚才出現反面。
Red Side指對手發動、Blue Side指我方發動。
最大投擲次數 理論值 實際值 Red Side Blue Side
1 50.00% 45.00% 51.79% 42.36%
2 25.00% 23.00% 19.64% 24.31%
3 12.50% 13.50% 10.71% 14.58%
4 6.25% 8.50% 8.93% 8.33%
5 3.13% 6.00% 1.79% 7.64%
6 1.56% 3.00% 3.57% 2.78%
7 0.78% 0.00% 0.00% 0.00%
8 0.39% 0.50% 1.79% 0.00%
9 0.20% 0.50% 1.79% 0.00%

累積實驗次數與正向機率的變化:
發現做200次的實驗,結果已經愈來愈貼近,機率的變化也愈來愈趨近平穩,收斂至接近50%

因為板上一直看到這樣的討論很熱門,所以我也不免好奇,抱著一種實驗的心態,開始默默在做,因為我一開始體感也是認為這張卡沒有50%,雖然看到很多人發表質疑的文章,但我認為這是一種倖存者偏差,這也是網路上負評比正評比例高的原因。

數據還會持續更新。

更新按照時序分成10組(20次/組)的平均機率:

看較舊的 5 則留言

無糖紅茶: B6 11-14 18:34

哦哦 理解

無糖紅茶: B7 11-14 18:36

那有辦法把資料分成幾段相同次數的區間嗎?

無糖紅茶: B8 11-14 18:39

因為你這邊是少數含有上周樣本的數據,即便沒辦法確認分布時間還是想看一下大概的走向

RRY: B9 11-14 18:51

#B8:3728043# 我剛剛更新了一個分成10組的圖

無糖紅茶: B10 11-14 18:55

感謝,這樣看起來反面機率高確實更有可能只是小樣本數造成的機率偏差

北門的獅子 (UndeadLion) 2024-11-16 04:17:49
#13
## 前言
我又做額外 75 次(合計 150 次)測試,並且統整了 【閒聊】更新:成也阿霞敗也阿霞(小霞)擲幣100次! 這篇的「鱗柄白鵝膏」和日媒「ITmedia」、11 樓「無糖紅茶」、12 樓「RRY」的統計資料
(日媒「ITmedia」和「RRY」的統計資料因為沒有時間序,所以我亂數打亂了排列)
因此現在總計有 150(我)+ 100(鱗柄白鵝膏)+ 100(ITmedia)+ 150(無糖紅茶)+ 200(RYY)= 700 次的小霞實際測試

## 統計結果
全部總計
北門的獅子
鱗柄白鵝膏
ITmedia
無糖紅茶
RRY
第一回合
使用小霞次數 700 150 100 100 150 200 61
第一枚正面數量 364 88 51 52 63 110 34
第一枚正面機率 52.00% 58.67% 51.00% 52.00% 42.00% 55.00% 55.74%
投擲硬幣總數 1436 333 202 197 260 444 137
正面硬幣總數 736 183 102 97 110 244 76
正面硬幣機率 51.25% 54.95% 50.50% 49.24% 42.31% 54.95% 55.47%
註:因為只有我的數據有標示「是否是第一回合」,因此第一回合的樣本數偏少

不論是「第一枚硬幣擲到正面的機率」或是「所有硬幣擲到正面的機率」基本上都趨近 50%

## 硬幣正面數分佈

全部總計 北門的獅子 鱗柄白鵝膏 ITmedia 無糖紅茶 RRY 第一回合
0 (50.0%) 336 62 49 48 87 90 27
1 (25.0%) 176 41 23 32 34 46 13
2 (12.5%) 88 21 15 9 16 27 11
3 (6.3%) 50 12 8 5 8 17 5
4 (3.1%) 29 9 1 2 5 12 1
5+ (3.1%) 21 5 4 4 0 8 4
補充:全部的統計中,擲到 5/6/7/8 的分別有 14/2/4/1 筆
整體來看,正面數實際分佈和理論值十分符合

## 所有樣本
後半段連續幾次人品爆發,使我自己實測的 150 次統計的硬幣正面出現機率還比只測 75 次多了將近 3%

## 累進機率
看起來結果已經趨於穩定,且超過 384 次其實就已經是在信賴水準 95% + 誤差 5% 了
都已經做到硬幣 1,436 枚了,應該不需要做到小霞 1,067 次吧(信賴水準 95% + 誤差 3%)

## 結論
不論是從機率、分佈、第一枚等不同觀點來看,沒有證據可以證明硬幣有做假
可以假定硬幣出現正面的機率為 50%

看較舊的 3 則留言

nEVER: B4 11-17 23:36

不過這邊的模型看起來確實跟數學上的50%很一致

nEVER: B5 11-17 23:38

正面枚數表那邊的正面數是正確的嗎?

北門的獅子: B6 11-18 01:28

#B3:3768373# 你可以看今年的搞笑諾貝爾獎機率獎得主,他們在現實世界投擲了超過 35 萬次硬幣,統計結果表示和投擲前一致的機率約 50.8%

北門的獅子: B7 11-18 01:29

換句話說,人頭向上丟的話,有比較高一點點點的機率最終結果會是人頭向上,反之,背面向上的機率會比較高

北門的獅子: B8 11-18 01:31

#B5:3768376# 我不知道你在問的是哪邊?不過這邊的資料都是我統計完後直接用 Google 試算表繪製的,應該沒錯才對

北門的獅子 (UndeadLion) 2024-11-18 02:26:54
#14
因為部分奇怪的留言,讓我突然發現需要解釋一下上面那一堆數學到底在做什麼
(我從來沒有想過有一天需要在巴哈上面教統計學啊啊啊啊)
這邊我會把以上幾樓使用到的東西儘可能用白話講的比較容易懂

火焰鳥那篇硬幣正面機率使用了「雙側假設檢驗」(雙尾檢定)
會先設計一個兩個假設:虛無假設以及和他相反的對立假設
  • 虛無假設,例如:
    • 嫌犯是無辜的
    • 硬幣是公正的,正面率等於 50%
    • 機率沒改過
  • 對立假設,例如:
    • 嫌犯有犯罪
    • 硬幣是不公正的,正面率不等於 50%
    • 機率有改過
而我們不知道哪一個假設才是正確的,因此要想辦法找出證據去做決策,看看有沒有足夠的證據去證明對立假設是真的,這時會出現以下兩種情況:
  • 拒絕虛無假設且支持對立假設
    • 也就是指我們找到足夠多的證據去推翻虛無假設
    • 不認為「嫌犯是無辜的」「硬幣是公正的」,而是認為「嫌犯是有罪的」「硬幣是不公正的」
  • 不拒絕虛無假設且不支持對立假設
    • 表示沒有足夠證據支持對立假設,但這不等於支持虛無假設
    • 沒有足夠證據證明嫌犯有犯罪,不等於嫌犯真的是無辜的
    • 換句話說,「你沒辦法證明他無罪」,這根本就是屁話,要證明有罪有很多種方式,但很多情況打從一開始就很難證明無罪(你怎麼知道他沒有教唆、沒有協助、沒有計畫?),因此才會有無罪推定原則
也因為我們沒有任何辦法支持虛無假設,所以每一篇的結論都在說「沒有證據可以證明硬幣正面機率不是 50%」,而不是說「硬幣的正面機率是 50%」
這兩者還是有區別,後者表示機率就是 50%,不多也不少
而前者有可能正面機率真的不是 50%,例如設定成 50.01%,只是我沒有證據可以證明這件事
以下回顧一下每一樓的結論:
  • 1F
    • 我不是在說遊戲不可能作弊,只是我個人認為 31 擲 11 正面的機率(3.943%)還是很高,沒有決定性的證據可以證明它作弊(總不能玩骰子骰到雙六就一律認為灌鉛吧)
  • 6F
    • 就結果來說,正面 200 枚,背面 184 枚,正面機率 52.08%,符合上述假設
    • 因此沒有任何證據支持硬幣是不公正的,甚至正面機率還比較高XD
    • 擲不出正面很可能是人品不好,建議多扶老奶奶過馬路
  • 7F
    • 目前別說可以拿出手(機率做假)的證據一項都沒有,既有統計反而都支持「沒有證據可以證明作弊」這個論點
  • 9F
    • 依照現有的統計結果來說,沒有足夠的證據可以表明小霞的機率有做假
  • 11F
    • 隨著樣本數越來越多,正面機率確實越來越逼近 50%
  • 12F
    • 不論是從機率、分佈、第一枚等不同觀點來看,沒有證據可以證明硬幣有做假
    • 假定硬幣出現正面的機率為 50%


事實上,在大多數的案例中,我們永遠無法在不取得全部母體的情況下知道虛無假設是否為真
(因為我們紀錄的結果不是真實,只是真實的一小部分)
縱使我們檢驗了 1,000,000 個樣本都符合,有沒有可能第 1,000,001 個樣本就導致結果完全偏離?
當然有可能(例如小霞突然擲出連續 10,000,000 個正面)
但我們可以藉由統計去估算這種情況發生的機率,當這個機率小到足夠可以忽視時,結果就可以接受
(雖然我們不大相信有人真的可以擲出連續 10,000,000 個正面,但機率只要不為零,就是有可能發生)

而這個可接受的機率容忍誤差的設定又會衍生兩種決策失誤:
  • 型 I 錯誤:拒絕了一個真實的虛無假設,例如:把無辜的人定罪、硬幣公正但誤判為不公正
  • 型 II 錯誤:不拒絕一個錯誤的虛無假,例如:把有犯罪的人宣判無罪、硬幣不公正但誤判為公正
且上述兩者是互斥的,要降低其中一種錯誤的發生率,必然會提高另一種
(極端一點:有罪認定,有嫌疑視為有罪 v.s. 寧可全部錯放,也不能讓無辜的人有罪)

因此才會有 3F 的那個計算應該要有多少的樣本數的公式
設定了信賴水準和容許誤差後就可以計算應該要有多少樣本數
(沒有容許誤差的話,如果硬幣真的是不公正的,正面機率設定成 50.000000001%,那統計到世界末日都還統計不完)
容許誤差會隨著不同產業而設定不同數值,一般不那麼要求就設定 5%
如果是法律、醫療領域這些影響很嚴重的情況可以再更嚴謹些
而我從一開始就定調容許誤差設定成 5%,原因有兩個
  • 主要是我懶得做那麼多次,誤差多一點也沒差
    • 只不過沒想到最後也是遠遠超過一開始預期的次數了
  • 好幾篇抱怨文章都在說投十中一、十賭九輸,正反面出現機率似乎超級懸殊
    • 就算最後測出來是 55%,也可以和多數抱怨的體感認知有明顯落差


除了使用容許誤差(設定拒絕域)以外,也可以去計算樣本的 p 值
p 值指的是「如果虛無假設是對的,那麼觀測到我們搜集到的樣本的機率有多少?」
換句話說,如果硬幣是公正的,則投擲 700 次會出現和我們的統計結果相同的機率有多少?
可以想像成 p 值表示這個觀測結果到底有多常見
如果硬幣是公正的,投擲 1,000 個硬幣出現 500 個正面是很正常的
甚至只出現 450 個正面也很正常(p 值很大)
但出現 0 個就很異常(p 值很小)
p 值越小,表示有越多證據可以支持對立假設

以下附上這 700 次的正面出現次數的統計值和理論值,以及經由 T.TEST 計算出的 p 值

p 值約為 0.4548,也就是說如果硬幣是公正的,約有 45.48% 的機會得到相同分佈
而 0.4548 到底是高還是低呢?可以參照以下表格來判斷
p 值範圍 意義
p < 0.01 有壓倒性的 (overwhelming) 證據支持對立假設是對的
p < 0.05 有強烈的 (strong) 證據支持對立假設是對的
p < 0.1 有微弱的 (weak) 證據支持對立假設是對的
p ≥ 0.1 沒有證據支持推論對立假設是對的

因為 p = 0.4548 0.1,因此可以得到以下結論:
沒有證據可以支持「硬幣是不公正的」

(再次聲明,我不是數學專業,只是因為興趣所以剛好略懂,拜託有錯的話請告訴我QAQ)

北門的獅子 (UndeadLion) 2024-11-19 02:33:35
#15
這應該是小霞 & 硬幣系列的最後一篇了

補上 【閒聊】實測100次小霞機率 這篇的統計資料
感謝「肛門炭冶明」測試了 102 次以及「胤啻」測試了 207 次,我自己也做了幾次湊了 1,024 次
值得一提的是「胤啻」的統計資料都是 11/8 以前測試的,因此也可以拿來對照機率是否有顯著變化

統計的項目和之前都大同小異,所以就不再細部解說了

## 統計結果
正面機率最高的三個人,就是做最多次測試的三個
這該不會是擲越多硬幣就越容易翻到正面的設計吧(誤)
全部總計 北門的獅子 鱗柄白鵝膏 ITmedia 無糖紅茶 RRY 肛門炭冶明 胤啻 第一回合
使用小霞次數 1024 165 100 100 150 200 102 207 65
第一枚正面數量 528 96 51 52 63 110 50 106 36
第一枚正面機率 51.56% 58.18% 51.00% 52.00% 42.00% 55.00% 49.02% 51.21% 55.38%
投擲硬幣總數 2108 368 202 197 260 444 197 440 148
正面硬幣總數 1084 203 102 97 110 244 95 233 83
正面硬幣機率 51.42% 55.16% 50.50% 49.24% 42.31% 54.95% 48.22% 52.95% 56.08%


## 硬幣正面數分佈
全部總計 北門的獅子 鱗柄白鵝膏 ITmedia 無糖紅茶 RRY 肛門炭冶明 胤啻 第一回合
0 (50.0%) 496 69 49 48 87 90 52 101 29
1 (25.0%) 254 43 23 32 34 46 26 50 13
2 (12.5%) 128 25 15 9 16 27 12 24 12
3 (6.3%) 71 12 8 5 8 17 9 12 5
4 (3.1%) 38 9 1 2 5 12 0 9 1
5+ (3.1%) 37 7 4 4 0 8 3 11 5
SUM 1024 165 100 100 150 200 102 207 65



## 所有樣本

## 累進機率

## 所有統計資料
補上目前搜集到的所有資料,後續如果有人有興趣想要研究的話可以直接沿用
正面數 發生次數 百分比 理論值 相差
0 496 48.44% 50.00% -1.56%
1 254 24.80% 25.00% -0.20%
2 128 12.50% 12.50% 0.00%
3 71 6.93% 6.25% 0.68%
4 38 3.71% 3.13% 0.59%
5 25 2.44% 1.56% 0.88%
6 4 0.39% 0.78% -0.39%
7 5 0.49% 0.39% 0.10%
8 2 0.20% 0.20% 0.00%
9 1 0.10% 0.10% 0.00%
絕對值和 1024 100.00% 99.90% 4.39%

胡地: B1 11-19 10:29

結論:無糖紅茶是非洲人(誤

QML_ (ron104022509) 2024-12-19 03:25:51
#16
不懂就問:
 
想詢問是否需要將不同連續擲硬幣的情況進行個別討論?
例如是連續兩次與連續N次的要分別進行討論,
因為不曉得每一個硬幣間是不是有額外官方設定的馬可夫鏈存在。
如果我的統計是不管丟硬幣的數量,將一個擲八次硬幣的結果等價於
八個擲一次硬幣的結果進行統計,這樣會出現問題嗎?
 
會這樣問是,小弟用程式碼進行測試,在假設一個系統,每次都會擲出6次硬幣,
但我故意將每一個會出現的可能,設定一個不公平機率分佈,如下面的藍色直方圖,
並且進行5萬筆模擬,如果依循擲出六次拆分的狀況得到六個樣本,進行統計
一樣可以得到下圖紅色直方圖,宣稱正反硬幣是公平的,但你永遠丟不出HHHTTT和
HHTTTT。
由於我不曉得各位大神是怎樣產生樣本的,因此有了這個疑惑......

 
以上有邏輯上錯誤的地方,再麻煩上面的大神們進行回答,感恩~
 
 

北門的獅子: B1 12-19 10:12

這個問題很棒,我當初也有想過類似情況,所以我也整理了硬幣正面數分佈,看起來是符合理論預期的

巴哈我大哥 (joxigjll) 2024-12-19 06:50:05
#17
人還是需要一點玄學的
例如台南Josh穿上日本球衣
然後台灣就贏12強了
這個玄學有趣

lol老山的作法、毒奶
玄學存在嗎?
who car?

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