RipAndTear

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.

Ну учитывая 77% побед на одине, очевидно, что везло с тимой больше обычного, потому что на массе с более низким % побед, а значит и с более плохими тимами, средуха практически такая же. Вангую, что если бы на одине был такой же % побед как на массе, то средуха была бы меньше на 10к чем на массе.

Никто не спорит, что броня у Одина хорошая и что он танкует на уровне Тирпица и Бисмарка, проблема в количестве хп, которого меньше чем у некоторых лк 6 уровня. Пушки с Agir, с рассеиванием увеличенным с 203 до 251. Как бы если для человека Agir косоват, то Один вообще психическая рулетка. Хилка худшая на уровне. Какая вообще роль у него? играть как на пмк-линкоре не получится, потому что мало хп и слабые хилки, играть как на жирном крейсере тоже не получится, потому что орудия косые. ПМК тоже косое. Бисмарк всем лучше, у него только торпед нет и ИВ для ПМК взять надо. Думаю не надо объяснять, что 16600хп с хилкой +340 а не +270 лучше чем ГАП или торпы. Потому что чем дольше живешь, тем больше стреляешь и тем больше урона. А у Одина самая главная проблема - это выживаемость.

Одина можно только на верфи получить, его возможно апнут, а масса будет в следующую черную пятницу. Если брать одина, то Вы еще и 2к стали получите. Но если исходить из того на чем играть здесь и сейчас, то массу конечно. Оба корабля имею если что.

Представьте, что вам предлагают на тирпице уменьшить калибр орудий, уменьшить максималку, отнять 16,6к хп, ослабить хилку с +346/сек. до +272/сек., уменьшить дальность стрельбы гк с 21,5км до 19,1км., уменьшить количество стволов ПМК (150мм пушек в 2 раза меньше на одине). За это все вам дадут ГАП на 5км, чуть лучше циркуляцию и перекладку рулей + не надо качать ИВ для ПМК. Ну что, заманчивое предложение? Ему надо хп хотя бы до 60к подтянуть или дать быстрые хилки как у массы. Если уж разрабы совсем не хотят его апатать, то пусть хотя бы хилка будет как у тирпица +346/сек. Пока что слишком высокая цена за ГАП и ПМК без ИВ(у которого стволов меньше).

пеленг в некоторых ситуациях дает очень много информации и если ее правильно использовать, то можно получать очень неплохие результаты.