Nepobedim_geroj_2014

Недавно в рандоме встретил игрока на «Наварине» с более чем 5000 боёв на нём. Я сам шёл в бой на «Массачусетсе» и удачно воспользовался моментом, когда «Наварин» показал борт: выбил несколько цитаделей и сблизился. В итоге успел его добрать, но сам догорел от пожаров, которые повесил его ПМК. На мой взгляд, если у вас уже есть «Массачусетс», то большого смысла брать «Наварин» нет. Да, у него 12 орудий калибра 406 мм (против 9 у «Массы»), но, по ощущениям, он всё равно напоминает «ухудшенную Массу» на 9 уровне. К тому же по среднему урону на сервере «Массачусетс» опережает «Наварин». В общем, лично мне кажется, что «Наварин» больше подходит для VIII уровня, а на IX ему не хватает совокупных ТТХ.

Купил, скатал 20 боев, 117к среднего, но играть очень скучно на ней. Крейсер для тупых я бы сказал.

у них буквально одинаковый корпус, они только орудиями и углами наводки отличаются, ну и чуть-чуть надстройки, пво и торпы на 2км короче у Чешира. Чешир это вариант Альбемарли с пушками 234мм.

Там одинаковый корпус, я смотрел.

Ну опять же зависит от ситуации, торпеды в обоих случаях лишь вспомогательное вооружение и реализовать их сложно. Отсутствие корректировщика конечно серьезный минус, но на такой дальности все равно особо стрелять не получится, но хотя бы линкоры можно светить за островами. Но Чешир пробивает палубы почти всех линкоров в игре своими фугасами, Чешир лучше достает белый урон из казематов линкоров и циты у крейсеров, Чешир лучше поджигает, Чешир не рикошетит об 16мм, Чеширу практически все равно в кого стрелять фугасами в отличие от Альбемарли.

Крейсер получился довольно приятным и живучим, если не становиться бортом под огонь противника. Лёгко выдерживает пожары, у него нормальное ПВО, хорошая скорость и маскировка. Стал использовать модернизации на рули и разгон, поскольку, находясь за островом, вас в большинстве случаев не будут засвечивать. Зато появится возможность чаще вести огонь с открытой воды, особенно при наличии островов поблизости, за которые можно быстро отойти. Единственный минус — слабый ДПМ: если не повезёт с поджогами, много урона набить не получится. Зато бронебойные снаряды у корабля очень эффективные: имеют высокое пробитие и большой урон, легко выбивают цитадели у других крейсеров. Сначала мне казалось, что крейсер неиграбельный, но позже понял, что дело было лишь в неправильном стиле игры. Точно не худший на своём уровне. Некоторые отмечают, что снаряды летят по довольно навесной траектории, но на дистанции 14 км, к примеру, время полёта — около 8,8 секунды, что сопоставимо с показателями Mainz. Если вы умеете попадать из Mainz, с Cheshire у вас тоже проблем не возникнет. В целом это хороший крейсер, но он почти не прощает ошибок, из-за чего у многих, конечно, «горят стулья».

Очередь из линкоров огромная, все расчехлили свои пмк-лк. Ну и конечно снова массыч имбует).

Комфортный лк 8, дальность позволяет быть более гибким в выборе целей и наказывать бортоходов благодаря балистике. В общем-то убойное сочетание балистики и дальности с пробитием позволяет делать на ней 100к среднего. Но лучше все таки держаться поближе к противнику в пределах 15-20км к линкорам, чтобы компенсировать не самую высокую точность. В общем-то играешь на кайте с удобной дистанции, которую при возможности сокращаешь до приемлемой и делаешь крест, чтобы чаще видеть борта. Скорость и дальность гк с балистикой позволяют практически всегда принимать участие в бою и не кататься без дела. Вот стата за январь.

Выпал этот агрегат из новогодней коробки, получил большое удовольствие от игры на нем.

Так я говорю про шанс попадания по стоячему эсминцу, который указан в таблице, которую я привел. Я не говорил почему Тирпиц и Масса ощущаются косыми, не говорил по одинаковым или разным причинам они такими ощущаются. Кстати, можете дать ссылку на этот ресурс? Вес залпа на кучность тоже не влияет, если мы выпустим по 1000 снарядов, то вес залпа никакой роли не играет. В игре он играет роль, но при оценке шанса попадания при выстреле фиксированным количеством снарядов не имеет значения вес залпа. То есть если Тирп и Масса выпустят одинаковое количество снарядов по одинаковым противникам с идеальным упреждением и они не будут уворачиваться, то Масса попадет бОльшим количеством снарядов.

Да, вы правы, что разброс такой же, но за счет сигмы как я и сказал все равно точнее. Интересно, что тирпиц более косой чем масса, а его точным как бы никто не считает.

Один даже довольно точный за счет сигмы 2.0 , да и в целом разброс не самый большой, но там калибр слабый при повышенной скорострельности.

Моя начальная аргументация касалась ситуации, в которой мы рассматриваем большой объём сравнительно однородных по условиям данных. То есть условно предполагается, что в выбранном периоде или наборе игр: Мета и условия игры либо относительно стабильны, либо изменения несущественны и не сдвигают распределение результатов радикально. Уровень мастерства игрока не меняется скачкообразно (нет перехода от детского сада к чемпионату мира). В такой условно стационарной среде закон больших чисел действительно работает: накопление большого объёма данных приближает средний показатель (например, процент побед) к некоторому «истинному» среднему значению этой конкретной ситуации. Вы совершенно справедливо отмечаете, что Закон больших чисел (ЗБЧ) применим лишь при стационарности процесса. Если же процесс меняется во времени — будь то изменение мастерства игрока или правил игры, — тогда среднее по всем данным перестаёт отражать «текущий» скил или «актуальную» эффективность. Пример с мальчиком Петей, который вырос из детсада в чемпиона мира, ярко это иллюстрирует. В таком случае усреднять все результаты, включая детсадовские, бессмысленно для оценки его нынешнего мастерства, и ЗБЧ тут уже не даст нам корректной оценки «текущего» уровня. Однако: Ограничение временного отрезка: Когда я говорил о применимости процента побед, предполагалось, что мы рассматриваем данные из относительно однородного интервала (например, несколько тысяч боёв в условиях одного крупного патча игры, при стабильном уровне мастерства игрока). В таких условиях можно считать процесс приблизительно стационарным. Тогда ЗБЧ применим, а процент побед становится надёжной метрикой. Цель метрики: Если нам нужна оценка именно текущего уровня игры, мы не станем брать результаты за многолетний период, когда игрок менялся. Вместо этого выберем подмножество данных, отражающее стабильный промежуток времени. Для этого анализируют определённый сезон, конкретный патч или последние несколько сотен матчей при условии, что игрок уже достиг уровня, на котором он сейчас стабилен. Фильтрация данных: Если мы видим, что процесс явно нестационарен (игрок растёт или деградирует в мастерстве, меняется мета, меняется сам набор противников), мы не должны применять ЗБЧ к «всей истории». Но это не значит, что ЗБЧ бесполезен. Он работает хорошо на сегментах, где процесс можно считать приблизительно стационарным. Поэтому, если выделить периоды, когда внешние условия и уровень игрока относительно постоянны, процент побед, основанный на больших данных в этих рамках, действительно приблизится к истинному среднему для данного периода. Итого: Вы правы, если говорить о полном историческом массиве данных, охватывающем коренные изменения в условиях — тогда ЗБЧ не даёт корректной оценки именно «текущей» эффективности. Но это не отменяет справедливости утверждения, что при достаточно больших и однородных по условиям данных процент побед — точная и надёжная метрика. В моей изначальной аргументации подразумевалось, что данные анализируются в такой относительно устойчивой среде, а не в условиях радикально меняющегося процесса.

Процент побед (win rate) действительно может считаться одной из самых точных метрик для оценки эффективности игрока при наличии большой выборки данных (несколько тысяч боев). 1. Закон больших чисел Когда выборка данных достаточно велика, случайные отклонения (удача, редкие ошибки, нехарактерные ситуации) нивелируются. Это означает, что процент побед будет приближаться к истинной эффективности игрока в среднем. 2. Простота интерпретации Процент побед — это понятный показатель, который легко интерпретировать. Он сразу демонстрирует, насколько часто объект анализа достигает своей цели (побеждает), без необходимости делать дополнительные вычисления. 3. Учет контекста игровых условий Если выборка репрезентативна (включает разные игровые ситуации, уровни и классы техники и т.д.), процент побед отражает реальное поведение объекта в различных условиях. Это позволяет учесть общий контекст игры. 4. Меньшая чувствительность к редким событиям Метрики, такие как средний урон или количество смертей, могут быть сильно искажены единичными экстремальными значениями (например, один матч с огромным количеством урона или смертей). Процент побед сглаживает такие отклонения, так как смотрит на конечный результат — победу или поражение. 5. Сравнительность Процент побед позволяет напрямую сравнивать разные стратегии или игроков. Если один игрок имеет 60% побед, а другой 45% в одинаковых условиях, это дает четкое представление о разнице в эффективности. 6. Отсутствие влияния косвенных факторов В отличие от других метрик (например, среднего урона, количества убийств и т.д.), процент побед менее подвержен влиянию косвенных факторов, таких как стиль игры. Например, игрок может наносить много урона, но это не всегда приводит к победе. 7. Выборка сглаживает индивидуальные ошибки На большом объеме игр индивидуальные ошибки игроков, которые могли повлиять на исход боя, перестают играть значительную роль. Это делает процент побед более надежным показателем общей эффективности. В целом, при условии репрезентативной выборки процент побед действительно является надежной и точной метрикой для анализа эффективности.

Только у авиков самолеты бесконечные, а значит если ПВО не сбивает самолеты ДО атаки, то оно бесполезно. 8 и 10 авики спокойно прилетят и будут делать с Одином что хотят.