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截取了我近期写的一个文档。
关于抽卡概率
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1.先验证策划的概率是否有伪概率和用脚本控制的,下面为样例(pro代表倍率,pro6最高) |
样例例如以下:
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id |
gold |
pro1 |
pro2 |
pro3 |
pro4 |
pro5 |
pro6 |
|
1 |
88 |
0 |
0 |
0 |
0 |
20 |
30 |
|
2 |
288 |
0 |
0 |
0 |
0 |
30 |
20 |
|
3 |
988 |
0 |
0 |
20 |
0 |
15 |
5 |
|
4 |
1988 |
10 |
20 |
10 |
0 |
2 |
0 |
|
5 |
3888 |
15 |
25 |
20 |
5 |
0 |
0 |
花钱越多,pro5和pro6倍率最高的实际无法给转到.
这里选择用脚本控制也简单,比方抽多少次和累计消费多少,必出1个好的验证结果.
測试抽卡概率
抽卡概率和数模也有关系,可是这里能够用AB法则来权横.測试大部分是验证错的来,减少公布后的风险,在这里是验证对的.
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比如:数字为单次抽的% |
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A卡 |
B卡 |
C卡 |
D卡 |
E卡 |
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30 |
15 |
27 |
5 |
50 |
上面可见D卡概率最低仅仅有5次,但不是抽100次必出5次.怎样去验证.就须要对照.
先把A卡30和C卡27来记录,抽取10~20次查看2者出来的概率是不是接近的,假设接近就拿A卡或者C卡做标杆.
A卡继续和E卡对照,A卡明显比E卡出来概率低,由于差20,然后A卡和B卡对照,A卡在验证20和20次后,A卡:B卡的差接近E卡:A卡.证明了30,15,27,50概率点分布均匀.
然后继续对照B:D 15:5 既3比1 理论数据在20次接近B卡:E卡 3:1 ,那就能够验证概率设计合理和概率点分布均匀.