Как же считается это проальфа?))

[Antiafk]

Сегодня в 21:47:47 пользователь Olga_Odessa сказал:

Ясно понятно, успехов в 200к+ среднего

почему ты с темы то соскакиваешь=) тогда уж желала бы успехов в 4000 проальфы а не средухе. мы же тут не средуху обсуждали. или ты обсуждала средуху как бы сама с собой пока все речь вели про проальфу?

 

кстати я вот 6 лет и 12000 боёв портил себе проальфу и за 5 дней и 95 боёв апнул 50 проальфы. тупо играя на дамажку

[anonym_QChWX8VpugbA]

Забавные персонажи. Ну и  что плохого в игре на дамажку? Допустим у линкора 105к хп, плюс хилки,  витоге получается под 150к. И ведь кто-то же должен его раздомажить на эти 150к чтобы потопить. Кто-то же должен сделать черновую работу в бою, чтобы играющий на победу и боящийся поцарапать краску на своем корабле игрок смог выйти из-за острова и забрать фраг.  Другое дело, что нужно уметь правильно расставлять приоритеты для нанесения дамажки. Одно дело гоняться пол боя за линкором у синей линии, который просто выключен из боя и другое дело раздамажить танкующий фланг линкор. Хотя и тут бывают разные ситуации.

 

[ru1719]

Эх, дамы и господа, как же достало это желание в ВоВе устраивать загадки вокруг простых вещей... Ведь, вроде бы, взяли и представили  формулу или алгоритм вычисления что про-альфы, что распределения вероятности падения снарядов при выстреле, что... Дак нет же... "не говорите загадками, вы меня изводите", - помните откуда?? )))

По сути:

есть альтернатива про-альфе с ясным простым алгоритмом, даже кусками кода для вычисления.

Кто не хочет копаться, ТАМ учитываются 1) урон 2) фраги 3) победы в разной пропорции.

вот ссылка:  https://ru.wows-numbers.com/personal/rating

 

 

[Captain_Rezus]

Сегодня в 13:12:04 пользователь ru1719 сказал:

есть альтернатива про-альфе с ясным простым алгоритмом, даже кусками кода для вычисления.

Кто не хочет копаться, ТАМ учитываются 1) урон 2) фраги 3) победы в разной пропорции.

вот ссылка:  https://ru.wows-numbers.com/personal/rating

Не совсем удобный сайт, обновление статистики постоянно запаздывает и плодит толпы "специалистов" на конкретном корабле откатавших 30 удачных боев в благоприятную для корабля мету.

Прошипс куда удобнее, и можно легко просмотреть средний урон/фраги/победы на конкретном корабле у игрока, и как эти показатели изменились за последние месяцы/год. 

[ru1719]

Сегодня в 14:27:42 пользователь Captain_Rezus сказал:

толпы "специалистов" на конкретном корабле откатавших 30 удачных боев в благоприятную для корабля мету.

Согласен только с этим )))

[Antiafk]

В 26.04.2021 в 14:26:02 пользователь serg010903 сказал:

Забавные персонажи. Ну и  что плохого в игре на дамажку? 

 

выше полистай тему там всё описано.

дело в том что игра на дамажку и на победу противоречат друг другу.

один из примеров демойн с рлс и демойн с корректировщиком. ну или авик светящий шимку которая остановила фланг или игнорирующий мольбы о засвете и летающий на выключенную из боя бургунь.

[ru1719]

Сегодня в 21:28:36 пользователь Antiafk сказал:

дело в том что игра на дамажку и на победу противоречат друг другу.

Чтобы на этой фразе не "ловили" адепты дамага, поправлю фразу так:

игра на дамажку и на победу нередко могут противоречить друг другу.

[Antiafk]

Сегодня в 02:45:57 пользователь ru1719 сказал:

Чтобы на этой фразе не "ловили" адепты дамага, поправлю фразу так:

игра на дамажку и на победу нередко могут противоречить друг другу.

странно что ты поправляешь фразу другого игрока=))) может он сам знает что имел ввиду

 

[ru1719]

В 26.04.2021 в 23:38:01 пользователь Antiafk сказал:

странно что ты поправляешь фразу другого игрока=))) может он сам знает что имел ввиду

Несомненно! Смысл наших фраз близкий, на мой взгляд!

(если вас интересует моя мотивация, готов пояснить, если вас основная тема интересует меньше моих мотиваций =)))

[Astrictt]

@trend1000  Раз уж там нас модератор разогнал, отвечу тут на это:

Противоречий никаких нет, надо просто немного подумать. Для опыта урон не так важен, как ПУКи. Для проальфы наоборот. То есть сняв 90% хп трем эсмам, но не сделав фраги, вы получите много опыта, но очень мало проальфы. Так понятнее? Опыт учитывает уровень цели, и процент хп, который с нее снят. Проальфа учитывает тупо цифры урона.

Аналогичная ситуация с фрагами. Для проальфы 5 фрагов - хороший буст, даже если на каждый фраг ушло по 5к урона. Для опыта такая ситуация даст куда меньше. 

Так что параметры действительно учитываются и в опыте, и в проальфе, но сильно по-разному. И еще. Опыт учитывает засвет, танковку, еще какие-то мелочи. Проальфа - нет. Опыт зависит от победы/поражения. Проальфа - нет. Таким образом, эти показатели напрямую никак не связаны.

[anonym_gNQuBPPGoaN0]

Абсолютно согласен с утверждением, что игра на победу и на дамажку - это 2 разные вещи.

В идеале, стремиться нужно к тому, чтобы достать золотую середину, с уклоном на победу больше. 

Такая золотая середина и выделяет хороших игроков с хорошей статой.

 

Примеров валом у каждого.

Один сразу идёт на другой фланг, с фразой тут дамажки нет. И пофиг, что его ЛК тут нужен стратегически. А потом, "почему одни сливы" или "200к и слив, как всегда ".

 

Либо когда АВику на 5й минуте оставил 3К хп. И потом тычешь командному АВику - сделай забери его.

А он играет на дамажку, гоняет ЛК на фланге.

Да, нужно самолётов потерять, да всего 3К дамажки.

Но в итоге зная, что этот подбитый еле живущий авик имеет прямые руки, и со своими 3К разбирает треть команды и делает бой.

 

Либо какого нибудь Демона добить в 5-10К нужно, потому что если этого не сделать, он пересчелкает последние 2 союзных Эсма.

Но вместо этого ЛК ипашит в другие ЛК, потому что там борт и там дамажка.

А потом точки то брать уже некому и слив.

 

 

Вот и игра на дамажку))

[ion2_3]

А как считается проальфа за день? Первый бой сбил 18 самолётов 1781 проальфа. Второй бой сбил ещё 35 самолётов - проальфа  4871 за два боя. Третий бой без авиков проальфа 2224 за три боя. То есть это не средняя, иначе за третий бой она отрицательная?

[Yohanpanzer]

Игрой на дамажку оправдываются те, кто слил ПП )) (умею я на вентилятор набросить)

ПП - это самая точная метрика, если представлена выборка на уровне нескольких тысяч боев. Никаких проальф не нужно)) Если ваш ПП ниже 50%, вы несёте вред команде, в которую попадаете.

[Tia_alLankarra]

Сегодня в 09:33:50 пользователь Yohanpanzer сказал:

Если ваш ПП ниже 50%, вы несёте вред команде, в которую попадаете.

Недавно игрок с 38% ПП попался, мне кажется, что даже специально так не получится играть...

[ru1719]

Сегодня в 08:33:50 пользователь Yohanpanzer сказал:

ПП - это самая точная метрика, если представлена выборка на уровне нескольких тысяч боев. Никаких проальф не нужно)) Если ваш ПП ниже 50%, вы несёте вред команде, в которую попадаете.

У вас странное умозаключение. Если вы его обоснуете будет интересно.

Костерение раков и хваление фиолетов не принимается за обоснование.

[Nepobedim_geroj_2014]

В 15.01.2024 в 18:13:45 пользователь ru1719 сказал:

У вас странное умозаключение. Если вы его обоснуете будет интересно.

Костерение раков и хваление фиолетов не принимается за обоснование.

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.

[1977VelvetRabbit]

В 15.01.2024 в 13:53:11 пользователь Tia_alLankarra сказал:

Недавно игрок с 38% ПП попался, мне кажется, что даже специально так не получится играть...

А это не специально. У меня на Дельном винрейт 54%, а на Наполи - 33%. Да, я понял этот эсминец, но не понял этот крейсер. Но это же не означает, что мне в будущем лучше не играть на Наполи.

[ru1719]

Сегодня в 09:51:17 пользователь Nepobedim_geroj_2014 сказал:

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

В одном из 7 вы ошибаетесь, с одним из 7 я согласен, 5 из 7 можно согласиться, если не придираться )

Согласен с п.2 Простота - да!

Ошибка в п.1, не только ваша. Вы не учитываете то, что пишут "мелким шрифтом" про ЗБЧ. Возьмём простое определение из инета (вики)

""Согласно закону, среднее значение конечной выборки из фиксированного распределения близко к математическому ожиданию этого распределения.""

Мелкий шрифт я выделил жирным. Я бы в учебнике и вики написал по другому: " среднее значение конечной выборки для стационарного процесса  близко к математическому ожиданию распределения этого процесса.""

В чём суть: испытания = набор данных всегда процесс во времени. (сыграли 1 бой, потом 2й, потом... набрали данные, которые потом усредняете и рассуждаете, верно?!)

Так вот, ЗБЧ работает ТОЛЬКО   если в процедуре "сыграли 1 бой, потом 2й, потом..." НИЧЕГО не меняется. 

Поняли смысл?- тогда это - стационарный процесс. Иначе - нестационарный и ЗБЧ НЕ работает.

Что может меняться? (*) внешние условия - от патча к патчу корабли становятся "другими", но я более существенным считаю (**) игрок развивает, а иногда и теряет свой скил=способности в игре.

Пример из другой жизни приводил на форуме: мальчик Петя ходил в детский сад, там ему нравилось прыгать. Хорошие воспитатели устраивали соревнования каждый день и записывали результаты в таблицу. Получилось 3 года каждый день = 1000 данных. Когда Петя вырос, он стал чемпионом мира по прыжкам, теперь его прыжки 1 раз в месяц  заносят в таблицу. 

Вопросы:

1) есть ли смысл усреднять ВСЕ его результаты, начиная с детского сада, чтобы оценить его скил в прыжках?

2) если всё-таки усреднить все его результаты, сильно ли будет отличаться его среднее от среднего Васи, который ходил в тот же детский сад, но потом стал токарем?

3) Работает ли "закон больших чисел" в этом случае? 

Я на эти вопросы отвечаю "нет". А вы?  

 

[Nepobedim_geroj_2014]

Сегодня в 12:17:00 пользователь ru1719 сказал:

В одном из 7 вы ошибаетесь, с одним из 7 я согласен, 5 из 7 можно согласиться, если не придираться )

Согласен с п.2 Простота - да!

Ошибка в п.1, не только ваша. Вы не учитываете то, что пишут "мелким шрифтом" про ЗБЧ. Возьмём простое определение из инета (вики)

""Согласно закону, среднее значение конечной выборки из фиксированного распределения близко к математическому ожиданию этого распределения.""

Мелкий шрифт я выделил жирным. Я бы в учебнике и вики написал по другому: " среднее значение конечной выборки для стационарного процесса  близко к математическому ожиданию распределения этого процесса.""

В чём суть: испытания = набор данных всегда процесс во времени. (сыграли 1 бой, потом 2й, потом... набрали данные, которые потом усредняете и рассуждаете, верно?!)

Так вот, ЗБЧ работает ТОЛЬКО   если в процедуре "сыграли 1 бой, потом 2й, потом..." НИЧЕГО не меняется. 

Поняли смысл?- тогда это - стационарный процесс. Иначе - нестационарный и ЗБЧ НЕ работает.

Что может меняться? (*) внешние условия - от патча к патчу корабли становятся "другими", но я более существенным считаю (**) игрок развивает, а иногда и теряет свой скил=способности в игре.

Пример из другой жизни приводил на форуме: мальчик Петя ходил в детский сад, там ему нравилось прыгать. Хорошие воспитатели устраивали соревнования каждый день и записывали результаты в таблицу. Получилось 3 года каждый день = 1000 данных. Когда Петя вырос, он стал чемпионом мира по прыжкам, теперь его прыжки 1 раз в месяц  заносят в таблицу. 

Вопросы:

1) есть ли смысл усреднять ВСЕ его результаты, начиная с детского сада, чтобы оценить его скил в прыжках?

2) если всё-таки усреднить все его результаты, сильно ли будет отличаться его среднее от среднего Васи, который ходил в тот же детский сад, но потом стал токарем?

3) Работает ли "закон больших чисел" в этом случае? 

Я на эти вопросы отвечаю "нет". А вы?  

 

 

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:

1. Мета и условия игры либо относительно стабильны, либо изменения несущественны и не сдвигают распределение результатов радикально.
2. 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:

1. 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.

2. 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.

3. 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.

[ru1719]

Сегодня в 11:56:18 пользователь Nepobedim_geroj_2014 сказал:

(1) 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 (2) достаточно больших и однородных по условиям данных процент побед — точная и надёжная метрика.

(1) Вау! Считаю, я вас перевербовал: вытащил из стана свидетелей "ПП за весь период". Кстати, кто не знает, прошип показывает именно это!

(2) Никто и не спорит. Моя спорит с тем, что процесс игры не позволяет для конкретного игрока получить "достаточно больших и однородных" данных.

Кстати, раз вы чуток "в теме", добавлю мысль: то, как усредняют "разработчики" и то, как усредняет игрок свои данные, может приводить к РАЗНЫМ результатам для нестационарного процесса. Потому, что первые усредняют много данных "по ансамблю", а второй данные "по времени". 

Если вам знакомы эти слова, вы меня поймёте.