今天和昨天敲了9个号,共63个char,数据如下:
显然不是均匀分布,当然也有可能是因为样本小看不出来,但我考虑的就是如何从以上的数据中得到一个比较实际的出石头函数.
一次都不出24的几率P{x=0}=(1-p)^6
出一次的几率P{x=1}=6*p(1-p)^5
出二次的几率P{x=2}=3*5*p^2*(1-p)^4
对dy的ama分析:12次一次24不出,说明P{x=0}很大,假设为0.9,则p=0.009,但出了一次25,比asn还是要好;
对dy的nec分析:6次出2次24,2次25,假设P{x=2}为0.9,则p几乎为1.
从以上的数据可以看出,上述人物的石头分布可以分为三种类型:
属于这个类型的是pal和dru.他们出的石头没有重复,但从当前数据看pal要好于dru,如果以后有更多样本,可以得出更深入的结论.
属于这个类型的是bar,nec,asn.高斯分布就是有个峰值,且离峰值越近出现的几率越高.从数据分析,bar的峰值是22(9次中有3次),nec的峰值是25(12次中有5次),asn的峰值是18或19(6次中有2次18和1次19).显然其中最好的是nec,其次为bar,特别是如果为了打超级大菠萝而攒key的xd可以选择bar.
属于这个类型的是sor和ama.抛物线的特点就是离波谷值越远的出现的几率越高.从数据分析,ama的峰值应该在17或18附近,sor则大约在20附近.离峰值远的,ama中18次有4次25,15和16有3次,sor中6次有2次15,2次24和25.有想挑战rp的可以选择这种类型.
由于样本有限,无法得出准确的结论,但从样本来看,nec应该是比较好的char.