Pull to refresh
6
11
Михаил @Rebelqwe

Начальник отдела программирования

Send message

Ответов на свои вопросы так и не услышал. Если РПУ работает индивидуально, значит оно так-же будет изменять командный процент побед статистически значимо и связь тут несомненная. А вот отправку на дно списка по БР легко объяснить тем, что на БРах топа списка мало желающих играть, например, нет хорошей техники.

Автор прекрасно понимает и видел в боях и первое и второе, а так-же третье, четвертое и пятое, которое тут не упомянуто. Кроме голословных утверждений, хотелось бы побольше конкретики, а не воды. Вы считаете статистический метод сравнения двух средних убогим потому что, что? Есть ссылки на научные работы, показывающие убогость метода? Почему вы уверены, что перечисленные вами свойства РПУ совсем никак не влияют на среднее по переменной win?

Не могу согласиться, что всё понятно. Какая-то доля пробитий без урона может случаться, если разлет осколков рассчитывается строго рандомно или рандомно внутри какой-то области (конуса или шара и т.д.). Наличие или отсутствие именно такой механики у РПУ можно посмотреть, если есть значимые колебания в количестве пробитий с уроном и пробитий без урона по дням/часам/типам боя или другим критериям.

Вы можете удовлетворить свое любопытство на сайте игры в разделе "Сообщество".

К сожалению именно так устроенно научное знание. Для тех, кто не обладает базовыми знаниями теории, научные гипотезы звучат бессмысленно. Ознакомьтесь с критериями однородности выборок, например с критерием Стьюдента и гипотезы начнут обретать для вас смысл.

Вы сами можете убедится на сайте, что все, проведенные мной бои включены в выборку, а так-же, я готов выложить скриншоты с результатами этих боев, в которых видно поражение это или победа. Гипотеза "мой винрейт 46%" не нужна для проверки, что матожидание в двух выборках одинаковое. Из выборки не вырезано ничего. Нулевая гипотеза звучит так, что РПУ не существует, если нет значимых различий в матожиданиях по дням и в разбивке по дням я её подтвердил. В разбивке по часам есть указанная аномалия, которую нельзя объяснить никакими другими случайными факторами (такими как мой скил или условные корейцы или любыми другими), за исключением ошибки множественных сравнений, о чем упомянуто в статье.

Ваша критика была основана на том, что выборки 43 случая не достаточно, я показал, что такая критика не обоснована. Доля признака существенно на ДИ не влияет. Если бы вы понимали теорию вероятности, это было бы очевидно.

Вступать в дальнейшую, очевидно манипулятивную дискуссию, с постоянно ускользающей мишенью и постоянным повышением требований я не намерен. Для начала признайте, что ваши утверждения о моих ошибках были ложными.

  1. При честной рандомизации сборки команд, отсутствии режима РПУ, исключительно рандомном шансе на победу/поражение, без вмешательства в ход боя, в процессе игры на одинаковом сетапе, одним игроком, в среднем не могут появляться статистически значимо отличающиеся от случайных, изменения процента побед в различных сериях измерений. Это и есть нулевая гипотеза, не вижу смысла в статье раскрывать это полнее, это общеизвестное свойство матожидания. В моей статье речь идет о наличии или отсутствии статистически значимых различий среднего и нет утверждения о полной одинаковости средних. Если бы вы дочитали статью до конца, это стало бы очевидным.

    Дальше не изучал, простите.

Одна серия по 100 бросков в среднем не будет отличаться от другой серии по 100 бросков по частоте выпадения решки. Если же отличаются так, что есть статистическая значимость, значит вы в одной серии подбрасывали настоящую монету а в другой фальшивую. Данный анализ и был проведен. Количество побед значимо отличается в 18:00 от серии побед в любые другие часы.

Не знаю, почему вы привязываете рейтинг к данному анализу средних в двух выборках, это совершенно две разные математические величины. В моих данных нет рейтинга, показана достоверная связь между временем, когда закончился бой и средним процентом побед, которую нельзя объяснить никакими случайными событиями, распределенными равномерно или нормально, вроде нашествия корейцев.

В ваших рассуждениях есть одна неточность. Нет никаких оснований полагать, что пришедших корейцев, с учетом солянки при подборе команд, будет бросать только в команды против меня. Они будут в равной степени, в среднем одинаково часто, играть за меня и против меня. Как я и говорил в гипотезах, значимые отличия среднего возможны только если есть не случайные отклонения между двумя выборками.

Я не имею понятия как работает выдуманная вами математика, в реальном мире таких точек ни в предоставленных мной данных, ни в теории статистики нет.

Как я уже сказал, данные не позволяют делать выводы о том, как работает механика, только о том, что она есть.

Мой скил в этих данных величина постоянная и на статистически значимые изменения среднего, как и любая другая постоянная величина, повлиять не способен.

Ваша версия, заключающаяся в том, что различия связаны с тем, что меня кидало в заранее менее скиловые команды в определенные тайминги, это та-же самая версия, что и включение РПУ в это время.

О том как изнутри устроена механика РПУ таким анализом узнать невозможно, для этого надо анализировать совершенно другие объемы информации, например о среднем win rate команды проигравших и команды победивших в каждом бою. Это осложнено тем (возможно намеренно), что на сайте игры вы легко найдете сведения о командах каждого матча, но никак невозможно понять, какая команда выиграла, а данные о победе/поражении, доступные для анализа, отражают только за последние 2 недели боев и далее в клиенте игры удаляются.

К сожалению, данных мало, для такого рода анализа. Принимая во внимание разность дисперсий анализ

ONEWAY win BY timestamps
/MISSING ANALYSIS
/POSTHOC=T2 T3 GH C ALPHA(0.05).

выдает результат

Post hoc tests are not performed for win because at least one group has fewer than two cases.

Отсутствие этой поправки упомянуто в статье.

Ну вот уж не думал, что Вы серьезно не понимаете, о чем я говорю. Давайте вспомните на секундочку, что тут не филиал StackOverflow и суть ваших претензий к моей статье. Статья была том, что Яндекс Академики, привлекая людей на обучение не смогли в рекурсию в тестовом задании: оба варианта ответа, в рамках задачи, давали идентичный результат и правильный вариант рекурсии, которая не уходила бы в бесконечный цикл, в ответах отсутствовал. А Вы придирались к определению факториала.

Посчитайте Y(5, 5) = n! / (k! * (n - k - 1)! и "верный" алгоритм тоже уйдет в бесконечный цикл.

Согласен, совершенно не спортивно. Это как нейросеть кучей if описывать.

Information

Rating
466-th
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Registered
Activity

Specialization

Backend Developer, Data Scientist
Senior
From 200,000 ₽
Project management
Development management
Marketing research
Market research
Data Analysis
Tableau
R
Math statistics
Yandex DataLens
BI