→ *********:變成懷疑人家認知，你這樣等於在質疑人家團隊跟Wol資料
1. 錯誤的解讀WOL/WMO資料比不看還糟
2. 打得快不代表他懂得多，世界第一個拿到太陽井橘弓的獵人，Last Resort的Stefang
當時因為寶石插得很怪在WOW.com被砲的盛況我還有印象，但這不影響該公會世界
第六全破太陽井的事實，我們應該高興這個遊戲要倒王不是光靠每個人盯著排行榜
或者只靠各種最佳化就辦得到。
3. 關於上排行榜這件事情，我以前還在打公會團的時候，有一天黑廟阿卡馬不知道為啥
打了 6000+ dps(冰封前夕的T6畢業混SWP裝火法)，就霸佔那隻王排行，連CWOW無限
刷太陽井的都壓不過去直到那個排行停止統計，要說原因就是，剛好火球全爆而且
數字都偏大(怎麼知道偏大？我自己一直在用火法實戰我當然知道啥時哪隻王數字會
長啥樣子)，上榜你需要的不只是技術和團隊配合，有時候運氣才是決勝關鍵。
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[G][小灰]: 欸蛋糕 <神樣>公會網站2011/02/13正式開張
[G][Marculescu]: 蛤 http://www.godlike-guild.com/
[G][小灰]: 你很閒對吧 計數器第15000者抓圖證明可獲冷毛口頭嘉獎一次
[G][Marculescu]: 有一點
[G][小灰]: 來做個公會網吧！只有討論區看起來超虛的
[G][Marculescu]:蛤？ Marculescu <神樣> Wrathbringer-TW
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 114.42.94.96
→ Deadend:蛋糕我覺得有些人講再多都沒用... 04/25 14:45
→ Parhelia:講給講了有用的人聽就好 :p 04/25 14:47
推 choosin:一邊上統計一邊偷推ˊˋ 04/25 14:48
推 Shuoger:聽得懂的人就不會出來戰這個了。 =w= 04/25 14:50
→ efaye:所以我一直以來認為WMO是給同職業比較用的 04/25 14:53
→ efaye:撇除運氣因素，妳應該要跟同裝備等級的差不多DPS。 04/25 14:54
推 skyabsence:偏偏有些職業就是很吃運氣... 04/25 14:54
→ efaye:但是你王也不是一次就倒，總有幾次是你運氣好的時候 04/25 14:55
其實我覺得你看有沒有作對事就好 例如法術施放比例要接近
→ gn00399745:wmo有辦法看到某個職業的總體平均值嗎?? 04/25 14:56
不知道 :( 大家都喜歡看大的
推 dmlin0120:最近WMO是不是沒更新呀 04/25 15:06
推 BAKU1:眼睛只有數字的人還是看不懂這篇分析文的 04/25 15:08
推 potionx:其實有另外一個可能是該職業技術需求較高...所以分佈變大 04/25 15:09
→ potionx:造成強的打出來就是高，弱的打出來很弱... 04/25 15:09
→ potionx:統計都是看資料解讀，看的角度不同意義就不同。 04/25 15:11
基本上這是 "解讀" 的差異 統計的結論本身都是很單純的 0.0
→ BAKU1:WMO數據跟團隊也有關,越快倒王數字越漂亮,尤其是有大招的 04/25 15:13
推 ap521125:wmo改85以後資料量少很多很多 04/25 15:17
推 potionx:用圖也可以解讀成[天時地利人和]都有xx職業就是強一點XD 04/25 15:17
推 skyabsence:反正log都一樣 交叉對比就行了 04/25 15:22
→ skyabsence:就光看wmo跟wol就評論也不準 排名好的有些都有特別buff 04/25 15:22
推 adayoegi:火球全爆太猛了XD 04/25 15:23
→ skyabsence:看過最扯的是吃Arcane Haste 這根本超強buff.. 04/25 15:24
推 Heymay123:這個英文副標題覺得很眼熟，不過想不起來在哪看過... 04/25 15:52
推 Caramel0519:看不懂幫推，我只看自己職業各首領排行這樣伸手牌準嗎 04/25 16:10
→ Caramel0519:我指的是追求MAX的DPS參考@@? 04/25 16:10
你可以看 但你要知道他是怎麼打出來的
我必須說大部分上榜的原因三種
1. 故意衝 (ex. 奈法AE骷髏)
2. 運氣好
3. 堆buff (法師還可以偷一堆怪buff 更威)
推 Heymay123:你如果看到一個DPS很高時，能知道有哪些原因造成該DPS比 04/25 16:15
→ Heymay123:別人高，那樣才有意義吧? 之前火法有篇文有講到運氣問題 04/25 16:17
→ Heymay123:那邊運氣好多爆了幾次或哪個時間點有爆擊，造成了DPS比 04/25 16:17
→ Heymay123:較高的結果，不然只看數字的話，也只能乾瞪眼還是不知道 04/25 16:19
→ Heymay123:為啥能那麼高 04/25 16:19
推 ieoAAAA:哈 之前看到文章就在考慮要不要跳坑出來說一下統計的事 04/25 16:20
→ ieoAAAA:結果Parhelia你就先跳了 04/25 16:21
我對於拿著有問題的資料講得很開心這件事很感冒 :x
推 Caramel0519:嗯嗯我有看打的出MAX的技能打法跟用的多寡,感恩解答!! 04/25 16:30
→ orgeking:什麼都要偷看看就是法師的浪漫!(跟牧師愛心控一樣XD) 04/25 16:35
推 usoko:推推 04/25 17:01
推 Azarc:蛋糕你太認真啦 lol 04/25 17:33
→ shoray:我覺得你只是一直在強調母體數大時樣本極值容易偏離平均值 04/25 18:07
→ shoray:但不要忘了母體數「極大」時，這種取極值的問題不具代表性 04/25 18:07
→ shoray:的問題又會降低...EX：取十個台灣男人來量老二長度，和取一 04/25 18:08
→ shoray:萬個台灣男人老二長度然後看前一百名平均 04/25 18:08
"極值"是排行過的 假如取的極值的量是固定的那只會越來越偏 (而WMO職業排行正是這樣)
另外我看不懂你的 EX.裡面想要比較什麼
推 PTTjoker:統計推~對數字解讀下錯誤結論太常見了... 04/25 18:09
→ shoray:而且你的文章中反覆說到「拿有問題的資料」，在講這句話前 04/25 18:09
→ shoray:應該要先證明wmo的資料有問題吧XD，10000人中的前100名平均 04/25 18:10
這邊的有問題不代表說他是假的或者有錯 而是拿這幾筆來代表母體有問題
※ 編輯: Parhelia 來自: 114.42.94.96 (04/25 18:17)
→ shoray:是否不能代表這一萬人的平均要經過是否常態分布，顯著值.. 04/25 18:11
→ shoray:但我在你的文章中沒看到關於wmo資料=有問題的資料=只看這些 04/25 18:11
→ shoray:數字的人是腦殘不懂統計...，請問你要如何推導出wmo的資料 04/25 18:12
→ shoray:=極值不具代表性的資料@@?你充其量只能說有可能不具代表性 04/25 18:13
推 shoray:又或者把數字明顯異常ex：人品好到炸爆擊率80%+的法師踢掉 04/25 18:15
→ shoray:其他的用一句話「拿著有問題的資料讀很爽」帶過好像也... 04/25 18:15
→ shoray:當然這篇提供了對wmo數字迷信的反思，但太直接的說wmo資料 04/25 18:16
→ shoray:為迷信而沒有相應的驗證...似乎也不是好事xd 04/25 18:16
你的推文太腦補了
※ 編輯: Parhelia 來自: 114.42.94.96 (04/25 18:18)
推 Induction:wmo有問題的不只是outlier, shoray可以看一下excel圖 04/25 18:25
→ Induction:這篇要表達的概念其實算蠻清楚了. 04/25 18:26
推 shoray:這...基本上從那張圖完全不代表wmo的資料有問題啊，更何來 04/25 18:46
→ shoray:拿著錯誤的資料讀很爽lol，我說過了，要看這個區塊能不能代 04/25 18:47
→ shoray:表母體要經過常態性分布、顯著值驗證..等手續，否則充其量 04/25 18:48
→ shoray:只能說這些資料有可能有問題，否則和自己腦補說這些值沒辦 04/25 18:48
→ shoray:法代表母體平均，別人直接解讀這些數字沒sense有何二樣？ 04/25 18:49
→ shoray:另外直接把這種東西拿來和一般的資料統計（如身高體重類比 04/25 18:50
→ shoray:然後假設所有參數都相當而推導出=>只取極值造成偏頗的看法 04/25 18:51
→ shoray:那請問你如何腦補為所有參數都相當的? 04/25 18:52
→ shoray:這篇在我看來是拿著很多基本的統計常識然後說盡信書不如無 04/25 18:52
→ shoray:書，然後沒辦法證明他哪裡不可信的典型 04/25 18:53
1. 我從來沒說wmo資料有問題 有問題的是 "看著他的top50平均來判定各職高下"
這件事情 這件事情是用極值去代表母體 這篇是要來講這件事的問題
2. 第二個範例的參數相當是假設 他是控制變因用來呈現母體大小本身也會影響極值
3. 某段取樣能不能代表母體要檢驗是必然的 但能嗎?
→ shoray:這部份我當然了解，我想表達的就是這篇東西完全沒辦法證明 04/25 19:07
→ shoray:拿top50看機體強弱是非常有問題的事。特別是我不認為wow的 04/25 19:08
→ shoray:dps分布會是常態分布，而當這個前提被質疑的時候，整篇的立 04/25 19:08
→ shoray:論都會出現問題，你的第三點就導致了第一點很可能站不住腳 04/25 19:09
→ shoray:我相信以你對統計的了解也會很清楚這種參數影響多的資料往 04/25 19:10
→ shoray:往不符合常態分布不是嗎？ 04/25 19:10
是的 這本來就是在簡化模型 或者說假如把操作因素去除
大部分隨機的東西都是 binomial 的 (ex. 爆擊/某些機率觸發的高 DPCT 法術的觸發)
在這種情況下最終結果用常態來模擬是比較容易的 所以才有前述假設
不過模擬的問題在其他分布仍然是做得出來的
→ shoray:另外我還是很贊成這篇提出一些可能的想法，但這些可能只是 04/25 19:11
→ shoray:教大家在看wmo時學會過濾掉一些太扯的data，除此之外只是推 04/25 19:12
→ shoray:理「可能會有這些問題」是不是真的有這些問題，如你言，無 04/25 19:13
→ shoray:法驗證。 04/25 19:13
我覺得我們想的東西只是嚴謹度差異 我也只是要說只拿那些資料比較各職強度
結論會有問題 特別是相當多人只用那些太扯的資料就在做結論了
→ shoray:嗯嗯，所以只是想提醒這些東西，但如同我所言，我個人是覺 04/25 19:20
→ shoray:得wow的傷害並非常態分布（這是個人經驗XD，因此提出了這些 04/25 19:20
→ shoray:東西，另外感謝理性討論，我本來覺得很可能會戰起來 XXD 04/25 19:21
傷害是怎麼分布的倒是一個大問題 就像現在要定量去做 dps 期望值也異常困難啊....
其實我重點只有不要拿排行榜去比強度 這樣跟實際狀況很可能不相同而已
只要你不是鎖甲公牛我都很 nice 的 0.0v
推 foreverk:我覺得排行這種東西是滿容易被質疑是否為極值的，最常見 04/25 19:25
推 LatteFra:果然還是有人不懂,講再多都沒用 04/25 19:25
→ foreverk:的例子是國家的所得排行，已開發國家的所得排行會較前面 04/25 19:25
→ foreverk:但同時我們都知道他們都有共同的問題就是貧富差距大，對 04/25 19:26
→ foreverk:照回WMO或WOL排行，其實這樣的推論不會太沒有立足點 04/25 19:27
推 shoray:其實一個比較簡單的想法是，大家可以想一下台灣的平均所得 04/25 19:28
→ shoray:和M型社會間的關係，在非常態分布的狀況下，極值和平均間的 04/25 19:29
→ shoray:關係很難確定（舉個比較極端的例子，極值恰巧為眾數時 04/25 19:29
→ Deadend:所以看 SimulationCraft 就不用擔心分布有問題這點 04/25 19:31
simulationcraft比較怕的是模擬程式機制和實際做上去的遊戲不一樣
最後跑出一堆 garbage 來 囧 不過目前為止是沒有啥太扯的事情就是
※ 編輯: Parhelia 來自: 114.42.94.96 (04/25 19:34)
推 LatteFra:SimulationCraft下面的模擬統計資料,有心的人自然會去看 04/25 19:35
→ LatteFra:至少在傷害分佈,跟變異數等等,都可以觀察出來 04/25 19:36
→ LatteFra:當然那個模擬跟實戰的確有很大差距 04/25 19:36
→ Deadend:定量分析的話我只能說，有在嘗試做的人都會知道難度有多高 04/25 19:37
→ Deadend:當然 SimulationCraft 也有他的問題在，但至少母體方面 OK 04/25 19:38
→ monopoliest:shoray不對吧，統計上M型社會並不存在，因為沒有個眾 04/25 22:35
→ monopoliest:數做為極值 04/25 22:35
推 scm80507211:身為統研大推你這篇 04/26 01:53
推 JiangWuYang:推這篇 04/26 07:14
推 Induction:社會學上M型社會也不存在,大前研一只是拿馬克思的無產化 04/26 07:55
→ Induction:冷飯重炒, 再標一個新名稱這樣. 04/26 07:56
推 candy780118:辛苦了@@真熱心... 04/26 09:16