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商用テナント系 タイプ 性別 セリフ集 備考 中学生客 女性 全然疲れなかったわ待ち時間がなくて良いわ移動に疲れたわ帰る時間だわ
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アーラン分布 同一の指数分布にしたがうk 個の確率変数の和の分布をフェーズk のアーラン分布という. 密度関数は で,平均はk=kはk=k2.パラメータが整数のガンマ分布でもある.相型分布の一種でもあり,待ち行列モデルなどでよく利用される.
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◆簿記の種類 ┣① 日商簿記 【主催:日本商工会議所】 ┣② 全商簿記 【主催:財団法人全国商業高等学校協会】 ┗③ 全経簿記 【主催:社団法人全国経理学校協会】 ◆3つの違いは? (簡単に言うと・・・) 日商・・・商工会議所が主催する「一般向け」 全商・・・「商業高校生」を対象としたもの 全経・・・「経理専門学校生」を対象としたもの
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設計図ドロップの仕組み 設計図の絞り込み参考:設計図絞り込みに関係する「設計図の種類」と「レア度」の組合せ ドロップ確率一覧レア度 設計図抽選確率 チップ 設計図ドロップに影響する要素設計図ドロップに影響するボーナス一覧 設計図ドロップに影響する勲章一覧 Lucky!ハロ Over7 ブースターコンプリートボーナス チップコンプリートボーナス 古い記述 レア度統計結果種類ごとの統計 備考 コメント欄 設計図ドロップの仕組み まずは上の図を見てほしい. 電撃PSのインタビューおよび 公式ブログ によると、リザルト画面に移動した時点で設計図が決まる。 決まる順序はMS・兵装・パーツ・デカールの 種類 が先で、 レアリティ が後から決まる。リザルト画面で レアリティ が先に見れるが、その時点で 種類 は決定している。 種類が決まった後で 該当するレアリティの設計図が無い 場合チップに変えられる たとえば出てないMSの☆3設計図があるにもかかわらず、☆3でチップになる場合は、最初の種類の選別でMSが選ばれてないということ。 予め開発を制限しておけば、 種類とレアリティ が合致すると狙った設計図が必ず出る。 出撃した陣営側のMS・兵装が少し出やすくなる(確率は特に記載なし)。 レア度ごとの被りを確認したい方はレアリティ別分類表を見てく出さい。 設計図の絞り込み 設計図ドロップの仕組みで述べたように,設計図は先に 種類 と 星の数 が決まる. MS設計図☆☆☆ が選ばれたとしても,該当するレアリティのMSが 全て開発済み だったり, 階級不足 で該当なしの場合にはその設計図はプラチナチップに化ける. この仕様を逆手に取り, 星ごと&種類毎に開発中の設計図を1つだけ残しておく と任意の設計図をドロップさせることが可能となる.これを 設計図の絞り込み ,または 設計図を絞る という. 設計図の種類は 6種類 (ハンガー含む),レア度は☆3から☆なしまでの 4種類 ある.開発中の設計図を6*4=24枚に絞り込めば,仕組み上チップはドロップしないことになる. MS設計図 に限って絞り込むのであれば,レア度が☆3~☆なしまでの 4機体のみ を常に開発中にしておけば MS設計図 がチップに化ける事は無くなるし,その4機体のみを 選択的に育成 することが可能. 参考:設計図絞り込みに関係する「設計図の種類」と「レア度」の組合せ 種類 MS 武器 カスタムパーツ デカール ハンガー バトルメモリー レア度 ☆☆☆ ☆☆ ☆ なし ドロップ確率一覧 20140801の「機動戦士ガンダムバトルオペレーション 2周年記念 開発スタッフVSユーザー対戦生配信 『USTREAM OPERATION』第3回」にて,各レア度および設計図種類の統計情報が公開された. レア度 勲章「親衛隊徽章」 (レア設計図出現率UP)を装備した場合の抽選確率の変化 ルーム作成者へのボーナス ,クイックマッチによる 入室ボーナス も同じ効果 設計図抽選確率 MS開発技巧章 (MSの設計図ドロップ率が8%増加)などの勲章を装備した場合の抽選確率変化 チップ 名称 レア度 開発% 獲得開発ポイント 備考 プラチナチップ ☆☆☆ 50% 6000P Lucky!ハロ、over7、でも出現 ゴールドチップ ☆☆ 50% 3500P Lucky!ハロ、over7、でも出現 シルバーチップ ☆ 20% 1500P over7、でも出現 ブロンズチップ なし 20% 500P - 階級関係なしに出る開発ポイント換金アイテム。 チップがドロップするのは、抽選された設計図の種類とレア度の中に出現する設計図が無いときのみ。 「【★3】のMS設計図が出るはずなのに、【★3】でもチップばかり」という場合、 抽選の順番は「設計図の種類」→「レアリティ」であるため、最初の抽選でMS設計図以外が選択されたことになる。 設計図ドロップに影響する要素 設計図ドロップに影響するボーナス一覧 ボーナス条件 ボーナス 説明 備考 ルーム継続 次回戦闘報酬の開発ポイントが+350P増加 自ら退室せずに同じルームで連続して出撃 ホストがルームを解散したりキックされたなど,他のプレイヤーの動作によってルームを退出した場合は【ルーム継続ボーナス】の権利が次のルームに引き継がれる. クイックマッチ レア設計図の入手確率が1~1.5%増加 クイックマッチで入室すると得られる 親衛隊徽章 の効果と同様.加算重複しないためクイックマッチを多用する場合には 親衛隊徽章 は外した方が良い. ルーム作成 ハロの出現率がアップ(2倍?) ルーム作成者(ホスト)になると得られる レア設計図の入手確率が1~1.5%増加 親衛隊徽章 の効果と加算重復されるかどうかは不明. 設計図ドロップに影響する勲章一覧 設計図関連勲章 効果 取得条件 図画制作技巧章 デカールの設計図ドロップ率が8%上昇 デカールの開発数10枚で取得 装備改修技巧章 カスタムパーツの設計図ドロップ率が8%上昇 カスタムパーツの開発数30枚で取得 銃器開発技巧章 主兵装の設計図ドロップ率が8%上昇 主兵装の開発数50枚で取得 MS開発技巧章 モビルスーツの設計図ドロップ率が8%上昇 モビルスーツの開発数100枚で取得 親衛隊徽章 レア設計図の入手確率が1~1.5%増加する。パイロットのヘルメット形状が変化。 称賛された回数が500回で取得 ハロのキーホルダー・銀 Lucky!ハロの出現率が1%上昇 Lucky!ハロの出現回数が30回で取得 ハロのキーホルダー・金 Lucky!ハロの出現率が2%上昇 Lucky!ハロの出現回数が100回で取得 この中でも特に MS開発技巧章 は早めに手に入れておこう。 低階級の段階からレアリティの低いMSはどんどん開発して100体を目指そう。 ただし不必要な機体を開発しすぎると、開発ポイントが枯渇する点には注意。 Lucky!ハロ 戦闘終了時、報酬にボーナスがつく『Lucky!ハロ』が出現するようになりました。 ボーナス内容:1.階級expにボーナス(+500)| 2.開発ポイントにボーナス(+1500)| 3. 【☆2】又は【☆3】の設計図が必ずどちらか1つ出現 上記3つのボーナスが同時に発生します。※出現の判定は、プレイヤー毎に行われます。 ※勝敗に関係なく出現します。(ただし、引き分けの場合は出現しません) ※過去5戦の内、途中離脱していた回数に応じて、ハロの出現確率が大きくダウンしていきます。 ※ルーム作成者(ホスト)として出撃をしていた場合、ハロの出現確率が少しだけアップします。 ※ハロが出現した人には、リザルト画面でハロマークが表示されます。 Over7 戦闘報酬の取得設計図が 7枚以上 になった際に Over7 が発生 7枚目以降の設計図は必ず レアリティの高い設計図 が入手できるようになります.【☆1】~【☆3】の設計図のみが出現 Over7が発動する状況 ※下記はあくまで一例です. 合計設計図枚数 条件 設計図増加数 Over7枚数 3枚 戦闘に参加(敗北or演習場) +3 4枚 100万DL記念楯の効果 +1 5枚 任務完遂模範兵章の効果 +1 6枚 再開発支援功労章の効果 +1 7枚 戦闘に勝利 +1 1枚 8枚 連戦ボーナスが発動 +1 2枚 9枚 設計図ブースターLV1を使用した +1 3枚 10枚 設計図ブースターLV2を使用した +2 4枚 11枚 設計図ブースターLV3を使用した +3 5枚 12枚 設計図ブースターLV2x3個を使用した +4 6枚 13枚 設計図ブースターLV3x2個を使用した +5 7枚 14枚 設計図ブースターLV3x3個を使用した +6 8枚 15枚 バトルメモリーを使用した +1 9枚 23枚 高ゲイン出撃を行った +8 17枚 27枚 高ゲイン出撃HGを行った +12 21枚 28~30枚 特務指令書を使用した +1~3 22~24枚 ※2013.3.21のアップデートにより★★,★★★の出現確率が1%づつアップ. 新兵支援ボーナス により階級が【二等兵】~【曹長】の場合は +3枚 ブースターコンプリートボーナス チーム内で全3種類のブースターを装備していると、チーム全員に新たなボーナス効果が発動する。 ブースターコンプリートボーナス = バトルメモリーを1個獲得でき、敗北時の基本戦闘報酬が勝利時と同等になる。 一人が3種類装備する必要はなく、チーム内全員で合わせて3種類装備していればボーナスが発動する。 勝利/敗北による基本戦闘報酬に差がない「演習場」などでは、ブースターコンプリートボーナスは発動しない。 チップコンプリートボーナス 特別なMS設計図が期間限定でドロップするキャンペーンを開催中、キャンペーン対象機体と同じレアリティのチップをコンプリートさせると、対象機体の設計図の完成率が増加する。 ボーナスによって増加する完成率は、各キャンペーン内容によって変化する。 ボーナスによって設計図を増加させるためには、最低1枚は対象設計図を入手している必要がある。 未完成のキャンペーン対象機体が複数存在する場合は、ランダムで選ばれたどちらか1機の設計図の完成率 が増加。 古い記述 +... レア度統計結果 なし ☆ ☆☆ ☆☆☆ 備考 なし ☆ ☆☆ ☆☆☆ 備考 61% 28% 8% 4% 出撃回数100回 65% 24% 8% 3% 設計図数760枚ハロなし 63% 25% 8.5% 3.5% 設計図数500枚親衛隊徽章装備 431枚57.6% 230枚30.7% 71枚9.5% 16枚2.1% 設計図数748枚 ハロ14回10/25~11/8 400枚63.1% 167枚26.3% 51枚8.0% 16枚2.5% 設計図数634枚ハロ4回11/8~11/22 302枚60.4% 135枚27.0% 46枚9.2% 17枚3.4% 設計図数500枚ハロ5回 308枚63.4% 117枚24.1% 41枚8.4% 20枚4.1% 設計図数486枚ハロ9回 511枚60.8% 231枚27.5% 73枚8.7% 25枚3.0% 設計図数840枚ハロ10回出撃回数199回11/22~12/11 548枚56.1% 291枚29.8% 118枚12.1% 20枚2.0% 設計図数977枚ハロ8回別垢含む合計 61.2% 26.9% 8.9% 3.1% この表での平均値 報告者様たちによる独自計算、小数点以下四捨五入です。 常時発動の技術章系の勲章効果により、各種設計図の開発数が増えるほど高レアリティが選択されやすくなる。 種類ごとの統計 MS 主兵装 パーツ デカール 単位 32 41 21 6 (%) 設計図100枚、各種・各レア解放状態で数えたかったが、デカールが無くなり以降チップをそれとして含めた。この数値から勲章のMS、主兵装、は効果が見えるがパーツは付けてもあまり見えない。図画に関してはチップを増やすだけである(2012年12月18日) ハンガーが追加されたため、各種割合は若干低下していると思われる。 備考 注意事項として課金アイテム(機体LV5~、武器とカスタムパーツLV4~)についてはセーブデータを削除しても無くなることがない(PSNに保存されている)ので低階級でそれらのアイテムを持っているプレイヤーもいますので注意してください。 コメント欄 過去ログ 1 名前 設計図の種類の抽選したあと「所属していた軍のほうがほんの少し出やすくなっている」って言ってたけど、これの他に「使用していた主兵装がちょっと出やすい」とかがある気がするな・・・。いま主兵装を一斉開発してるんだけど、シチュバトでマシザク乗ると該当種類・レアリティの設計図がマシばっかりに、BSGジム乗ると同じくBSG、グフカス乗るとガトシー・・・ってな風にポロポロ落ちてくる。バイアス掛かってるだけかな・・・ - 名無しさん 2016-05-25 04 27 30 今朝シチュエーションで出撃したら、勝利で5枚、負けて4枚しか設計図落ちなかった。途中離脱0%なのに。納得いかないなー。 - 名無しさん 2016-02-14 09 14 29 捕捉。100万DLと再開発支援、それと任務完遂の勲章効果で普段は6or7枚落ちています - 名無しさん 2016-02-14 09 17 46 MS設計図が出るのが一番だけど、意外にチップ祭りも嬉しいものがあるw開発ポイントが少ないからプラチナの6000ptはうれしい - _ 2016-01-17 10 27 01 再開発の設計図ばかりドロップして普通のMSの設計図がほとんどドロップしないんですが、MS設計図のドロップは再開発が優先してドロップするんですか? - 名無しさん 2016-01-09 07 40 04 優先てことはないと思うが、MS枠での泥と考えられているからレア度は被らせないようにした方が無難。ちなみに出現階級が低い設計図の方が泥しやすかった気がするからそれも関係あるんじゃない。 - 名無しさん 2016-01-11 07 55 26 MS、武器、カスタムパーツの☆1が開発中なのにシルバーチップが出るということは、デカール・ハンガー・バトルメモリーの枠がチップとして出ているということですか? - 名無しさん 2015-11-08 19 04 11 そういうことになりますね - 名無しさん 2015-11-08 19 05 40 素早い回答ありがとうございます。さらにお聞きしたいのですが、デカール・ハンガー・バトルメモリーはレアリティによって出るものは決まっているんですか? - 木主 2015-11-08 19 11 59 自己解決しました。それぞれのページを見ました。レアリティありましたね。失礼しました。 - 木主 2015-11-08 19 29 44 あれからFAガンダム出ない(泣) - 名無しさん 2015-08-16 01 50 14 あ - 名無しさん 2015-08-16 01 48 33 最近レア0が全くでない。 - 名無しさん 2015-07-29 12 03 07 画像アップしておいたのでだれか編集できる方お願いします。 - 名無しさん 2015-07-23 22 37 55 ん?何の画像? - 名無しさん 2015-07-23 22 44 17 泥の種類とレアリティ別の画像です。内容は同じなら画像の方が良いかと… - 名無しさん 2015-07-24 00 15 53 たとえover7であっても高ゲインで量産しないと☆3は出ないな - 名無しさん 2015-07-04 22 07 32 ほしい軍のMSがあった場合にその軍(例えば、アレックスがほしかったら連邦)で出撃すると、出撃した軍のMSが落ちやすいと聞いたのですがほんとうでしょうか? - 名無しさん 2015-07-03 00 26 12 ロード中に書いてたのでそうかと - 名無しさん 2015-07-12 23 13 37 キャンペーン機体を出したいんだけど、MS設計図ドロップ率上昇の勲章とか意味ある?それともMS枠とキャンペーン機の枠は別で、つけると逆にドロップ率下がるとかあるかね? - 名無しさん 2015-06-25 15 21 40 チップの恩恵は、ありまぁす! - 名無しさん 2015-06-16 20 11 05 オーバー7の確率分布はどうなってるんだろう?☆0の確率が☆1になってるだけ、なんてことは… - 名無しさん 2015-06-13 08 21 28 一応25回程度で調べたらもとのドロップ確率☆1() - 名無しさん 2015-06-15 09 32 18 すまん途中で送信してしまった。一応25回程度で調べたらもとのドロップ確率☆1(30%)☆2(20%)☆3(4.2%)で全体が100%に拡張したものとほぼ同じくらいの確率? - 名無しさん 2015-06-15 09 34 51 その後250回くらいまでやったら☆1(50%)、☆2(40%)、☆3(10%)くらいになったわ。かなり☆2は出やすくなってる - 名無しさん 2015-06-28 06 07 59 ★3が全然でない、なんで - 大佐 2015-06-04 22 46 02 なんで・・・ピクシーLV4の設計図が出てこなくてチップばっかなんだ・・・おまけに戦闘報酬も減ってるしシステムのせいか運営のミスなのか・・・ - 名無しさん 2015-05-09 10 56 06 ちょっと前から戦闘報酬の枠が1つ減ってるんだけど、システム上の変更あった?勲章効果が発動してないだけなのかな - 名無しさん 2015-05-02 13 00 34 やっぱり減ってるの見間違いじゃないのか。運営に問い合わせた方がいいかな? - 名無しさん 2015-05-04 22 27 16 別ゲーみたく確定報酬とか部位破壊ボーナスとかあったほうが良いのに。非被ダメージ状態での攻撃回数ボーナスとか。報酬が報酬らしくないよね。等兵~少将までチップの中身一律ってシステムがおかしい。 - 名無しさん 2015-05-01 14 32 28 MS設計図と再開発設計図は同じMS枠なのかな。同じなんだろうなぁ - 名無しさん 2015-04-30 11 17 40 絞り込みの部分を読んだけど、さっぱり分からんわ - 名無しさん 2015-04-10 00 47 48 簡単に言うと使わないのは開発しなくていいってことです - 名無しさん 2015-07-12 23 20 35 最新の20件を表示しています.全てのコメントを見る ▲トップに戻ります▲
https://w.atwiki.jp/asjdbb/pages/21.html
カードには、以下の種類があります。 レア度の低い順に並べると、 ①ノーマルカード ②アイアンカード ③ゴールドカード ④ブラックカード ⑤ホワイトカード ⑥レジェンドカード このようになっており、ホワイトになる選手は球団内でごくごくわずかです。 したがって、ホワイトはかなりレア度が高く、オークションでもそう簡単には出てきません。 ←前へ
https://w.atwiki.jp/ryo4649/pages/34.html
工事中
https://w.atwiki.jp/dinametamo/pages/1599.html
ぬののぼうし 入手法/作り方 バンダナ、熱する、かなり 腐った・テンガロンハット(各色)、わける、ちょっと フィットチーネ、わける、GREAT 木綿の布+マッシュルーム、まぜる、GREAT 作成アイテム 上トレイ 下トレイ 方法 時間 SUCCESS FAIL GREAT 布の帽子 安眠まくら まぜる ちょっと 夢見の帽子 腐った布の帽子 GREAT 布の帽子 妖精のボール(青) まぜる かなり 魔女っ子帽子(オレンジ) 腐った布の帽子 GREAT 布の帽子 妖精のボール(ピンク) まぜる かなり 魔女っ子帽子(ピンク) 腐った布の帽子 GREAT 布の帽子 妖精のボール(緑) まぜる かなり 魔女っ子帽子(緑) 腐った布の帽子 魔女っ子帽子(黒) 布の帽子 妖精のボール(水色) まぜる かなり 魔女っ子帽子(赤) 腐った布の帽子 GREAT 黒マント 布の帽子 まぜる ちょっと ローブ(黒) 腐った黒マント GREAT 白のマント 布の帽子 まぜる ちょっと ローブ(白) 腐った白のマント 太陽の仮面 腐り復活 上トレイ 下トレイ 方法 時間 SUCCESS FAIL GREAT 猶予 腐った上トレイ - 作り方 時間 SUCCESS × GREAT 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/celestialfleet/pages/5.html
戦艦をアンロックしたり強化したりするには以下のポイントが必要となる。 このポイントを入手し、より強力な戦艦を手に入れていくことがゲームの基本となる。 ・希少資源 一定の確率で出現するEXミッションでのみ入手できるポイント。 これを以下に効率的に入手するかがゲーム攻略の肝となる。 ・資源 ・エネルギー ・人的資源 ・栄誉 特に特質する点はない。普通にゲームをプレイしていれば貯まっていく。 ・オンライン pts. オンライン対戦のみで入手できる。 NPCより実際の人間相手の対人戦の方が多く入手できる。 他のポイントに変換することも出来るが、オンラインpts.自身も戦艦のアンロックで必要なのでバランスが重要。 ・リミテッド pts. リミテッドミッションのみで手に入る。このポイントでしかアンロックできない戦艦が存在する。 リミテッドミッションの期間が終了するとポイントは強制的に他のポイントに変換させられ消失する。 ・イベント pts. イベントで入手できるポイントのようだが、現在、イベントは開催されていない。 ・ランキング pts. ミッションクリア時にランキングで100位以内に入ると入手できる。 ランキングは”勢力圏”の値が使用される。 ・勢力圏 ミッションを攻略していくと加算されていく。これ自体が何かに使用できる訳ではないが、ランキング等に反映される。
https://w.atwiki.jp/tkoolds/pages/47.html
718 名前: こくないのだれか 投稿日: 2010/03/14(日) 10 00 48 ID j4ODxSUYO 【作品名】夢魔の悪戯Ⅱ 【作品方式】DP 【作者名】allumage 【モンスターグラ】リアル 【フレコ】0346-1412-6695 【作品クリア時間】あてにならない。 【作品紹介】 前作をベースに大幅に改良を加えた作品です。 GBAになかった機能を沢山詰め込んでみました。 確率分岐を活用し、2周以上 楽しめるようにしました。 改良点が多くて長くなってしまうので最後にこれだけは… お前らの大好きな「あれ」も盛り込んでみた。 コンテストに出すつもりなのであれに 著作権とかありそうだったら変えるかも。 【作品受け渡し時間】今から〆まで。 【無断再配布の可否】可 感想 名前
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ラボ研第3章 目次 3.比較実験結果およびその考察3.1.実験実施の概要 3.2.実験結果①結果の概観 ②統計的検定による各水準の特性値の比較 ③適用数値の母集団分布の推定(ラボなし) ④適用数値の母集団分布の推定(ラボマスター) ⑤ラボによる適用数値上昇効果の定量化 3.比較実験結果およびその考察 3.1.実験実施の概要 2008年2月1日 8 31-12 45にかけて比較試験を実施した.各水準の実験実施日時を表3.1に示す.実施場所はブルーミングコーラであった.実験は予定通り各水準100スロットずつ,合計300スロットの成長合成を行った.感知および幸運ステータスを含む,成長合成時ステータスを表3.2に示す. なお,実験の間にメンテナンスはなかった. 表3.1 実験実施日時 水準 水準1 水準2 水準3 日時 2008年 2月1日 2008年 2月1日 2008年 2月1日 07 31~07 50(50スロット) 09 31~09 45(50スロット) 11 31~11 45(50スロット) 08 31~08 45(50スロット) 10 31~10 45(50スロット) 12 31~12 45(50スロット) 表3.2 成長合成時ステータス一覧表(装備・スキル込み) 水準 攻撃 命中 敏捷 MP 魔力 魔防 所持 感知 幸運 HP 防御 回避 水準1 378 72 3 740 66 78 11260 22 100 780 84 5 水準2 378 72 3 740 66 78 11260 22 100 780 84 5 水準3 586 80 3 1025 57 173 11260 113 100 1230 100 7 3.2.実験結果 ①結果の概観 各水準100スロット分の成長合成の結果は,付表3.1に示す.各水準の成長合成の結果から計算した特性値を表3.3に示す.同表には,適用数値の理論上の範囲をあわせて示す.また,表3.4に各水準の度数表を,図3.1にヒストグラムをそれぞれ示す.まず,表3.3を見ると,各水準の成長合成値の平均は41-43,標準偏差は9.5程度であり,最大値は70-72,最小値はいずれも30である.平均は水準2 水準3 水準1の順で大きいが,水準2と水準1の平均の差は高々1.80である.どの特性値についてもさほどの差は見られないようだ.続いて表3.4および図3.1を見る.水準2はややいびつな形をしているが,どの水準においても,最低値付近の度数が大きく,高い数値ほど度数が小さくなって行く傾向がある.ここでも,各水準の間に一目でわかるほどの明確な差は認められない. 表3.3 成長合成結果の特性値 特性値 水準1 水準2 水準3 理論上 サイズ n 100 100 100 - 平均 xバー 41.30 43.10 42.71 - メディアン Me 39.00 43.00 41.50 - 標準偏差 s 9.27 9.88 9.71 - 最大値 max 71 70 72 78 最小値 min 30 30 30 30 範囲 R 41 40 42 48 表3.4 成長合成結果の度数表 No. 区間 中心値 度数 水準1 水準2 水準3 1 30-34 32 28 30 25 2 35-39 37 24 10 20 3 40-44 42 17 17 16 4 45-49 47 12 14 12 5 50-54 52 5 16 14 6 55-59 57 10 7 9 7 60-64 62 3 5 2 8 65-69 67 0 0 1 9 70-74 72 1 1 1 10 75-79 77 0 0 0 計 100 100 100 図3.1 成長合成結果のヒストグラム 百分位グラフを図3.2に示す.このグラフは,(サンプリングしたデータから求められる)ある数値以下の適用数値の出る確率を表している.(例えば図3.2で,水準1の確率0.5に対応する適用数値は39であるから,39以下の適用数値となる確率が50%ある,という意味である.)適用数値の小さい領域および大きい領域では,いずれの水準のプロットもほぼ同じ位置にあるが,適用数値が中程度の領域(図中の矢印の範囲)では,水準1に比べて水準2および水準3のプロットがやや右寄りにある(右にある,ということはより良い適用数値が出やすいことを意味する).このことは,ラボの効果が適用数値範囲全体にわたって作用するものではなく,一部の領域に限られる可能性を示しているともいえる. 図3.2 成長合成結果の百分位グラフ ②統計的検定による各水準の特性値の比較 ①では,グラフ等を用いて結果の概観をとらえた.ここでは,統計的検定の手法を用い,各水準間の差について客観的な比較を試みる. 本研究では,ラボ習得による比較,およびラボの感知ステータス依存性の確認,この2点が目的であった.すなわち,水準1と水準2,および水準2と水準3を比較すればいいことになる.各水準の平均・分散(標準偏差)に差があるかどうか,検定した方法と結果を表3.5に示す. ここでは大標本(n≧100)のため,母集団の正規分布を仮定した検定方法を採用した.(念のため,母集団の分布を仮定しない「マン・ホイットニーのU検定」も行ったが,検定結果は同一であった.(さらに括弧書きを加えるのならば,私はU検定に関する正確な知識は持ち合わせていないことを記しておく.))どの検定においても,水準間の差は認められなかった.これらから,次のことがいえる. ラボ未習得の状態とマスターの状態での,成長合成の適用数値に意味のある違いがあるとはいえない.(違いがないといっているわけではない.) 共にラボマスターで低感知状態・高感知状態での,成長合成の適用数値に意味のある違いがあるとはいえない.(違いがないといっているわけではない.) わざわざ「違いがないといっているわけではない」などという括弧書きを加えたのには,もちろんわけがある.統計的検定には,およそ次のような性質がある. 基本的に,「差がある」という結果を得たい(という欲求がある). そのため,「差がある」という結果は積極的に認める. 「差がない」という結果は,「差があることを積極的に認めるべき理由がない」ということの裏返しであり,「差があるということを認められないため,とりあえずは差がないという仮定を保留しておく」というニュアンスである. 表3.5 各水準間の特性値に関する検定方法とその結果 さて,イキナリ「ラボ意味無し」フラグが立ってしまいそうだが,ここでその結論を得るのはいささか早計であろう.今一度,①の図3.2を振り返ってみると,水準2と水準3に差がありそうには思えなかったが,適用数値の範囲の中間領域において,水準1と水準2・水準3の間に差がありそうな気配があったはずである.成長合成の適用範囲全体では意味のある差を見つけられなかったが,領域を限定すれば差を認められるかもしれない.感知ステがラボの効果に関与していないことは,これまで見たデータから確かでありそうなので(水準2と3では攻撃・命中・MP・魔力・魔防・HP・防御・回避も異なるが,これらの影響もなさそうである),水準2と水準3の結果を統合してこれを新たに水準2 (n2 =200)とする.表3.5の結果より,水準1の区間[a,b]と水準2 の区間[a,b]の平均は,どちらも同じになるはずである.そこで,各水準の区間[36,54]のデータを抽出したものに,マン・ホイットニーのU検定を適用した結果を表3.6に示す.これにより,適用数値の中間領域では,ラボ習得状態の差によって,適用数値に差があることが示せた. 表3.6 区間抽出データの検定方法および結果 抽出元水準 抽出データ サイズ 平均 検定方法 検定結果(有意水準α=0.05) 水準1 区間[36,54]に含まれるデータ 55 42.07 マン・ホイットニーのU検定 両者の平均値は異なる 水準2 113 44.92 ③適用数値の母集団分布の推定(ラボなし) 本研究で行った実験は,限られた条件における一結果に過ぎない.しかしながら,本試験の結果は,ラボの効果に関して手順立てて検討を行った貴重なデータであろう.本実験結果を他の状況で使用しやすくするためには,適用数値の母集団分布について推定することが望ましい.適用数値の母集団の分布関数を推定することができれば,本実験結果の汎用性は飛躍的に向上するであろう. まずは,ラボ未習得状態の水準1について推定する.母集団分布を推定するために代表的な分布への当てはめを行うわけであるが,どのような分布が適当であるか考える上で,次のような点を考慮する. 成長合成の結果は整数値であるから,適用数値は離散型の確率変数である.しかし,問題を簡単にするために連続分布への当てはめを行う. 適用数値は,その上限値・下限値が与えられているため,一定の範囲内に(ほぼ)すべての値を収められる分布であることが必要である. 幸運ステ値により成長合成の結果は上限値・下限値を守った上で変動するはずであるから,分布の母数は2つ以上必要であろう.(上限・下限・平均の3つの母数か?) 今回は,これらの考慮の結果いくつかの分布を選定し,ラフに当てはめを行った結果,最も一致の程度の良かったワイブル分布を採用することとした.ワイブル分布は母数を3つ持ち,その分布関数F(x)は次のとおりである. ここで,X=ln(x-a),Y=ln[-ln{1-F(x-a)}] と変数変換を行うと,Y=kX-klnbを得る(lnは自然対数を表す).すなわち,横軸にX,縦軸にYをとり,ワイブル分布に従うデータをプロットすると一直線上にデータがのり,直線の傾きと切片から母数k,bを得ることができる(ワイブル・プロット).水準1のデータを用い,ワイブル・プロットを行った結果を図3.3に示す.ワイブル・プロットから母数aを得ることはできないため,Excel(3)のソルバーを用いてワイブル・プロットの回帰式の決定係数が最大となるようなaを求め,その値を採用した.回帰式の決定係数r^2=0.960であり,データが直線と良く一致していることがわかる.求められたワイブル分布の分布関数と水準1の百分位グラフを重ねた図を図3.4に示す.実験データと推定分布関数はかなりよく一致しているが,適用数値が60程度以上の領域ではややアウトパフォーム(出現確率を大きく見積もり気味)である.また,推定分布関数では,適用数値が30を下回る確率・適用数値が78を超える確率が共に0.7%程度存在する.適用数値が最高を超えることもあるようであるが,0.7%は大きすぎであろう.最低値30を下回る場合は適用数値30とみなせばよい.実験データの平均・標準偏差と推定分布から得られる平均μ・標準偏差σを比較すると,データ(41.30,9.27)に対し,推定分布関数(41.59,10.3)である.推定分布の標準偏差が大きいのは,適用数値の高い領域のアウトパフォームが原因と思われる.なお,実験データに対して母分散(σ1^2=(10.3)^2)のχ2乗検定,および母平均(μ1=41.59)のt検定を有意水準α=0.05で行ったが,母標準偏差は10.3と異なるとはいえない,母平均は41.59と異なるとはいえない,という結果であった. 図3.3 水準1のワイブル・プロット 図3.4 水準1データと推定されたワイブル分布の比較 (3) Microsoft® Office Excel 2003; 米Microsoft社の表計算ソフト ④適用数値の母集団分布の推定(ラボマスター) ラボマスターの水準2 (水準2+水準3)についても適用数値の分布関数の推定を行う.水準1のデータがワイブル分布とよく一致したので,水準2 に対しても同様の当てはめを行ってみる.その結果が図3.5および図3.6である.ワイブル・プロットの回帰式の決定係数はr^2=0.948とかなり高いが,図3.6ではデータのプロットとややずれがある.推定された分布の標準偏差σ=13.0は水準2 の標準偏差s=9.77とはかなり差があり,χ2乗検定では有意水準α=0.01でも水準2 の母標準偏差σ2 ≠13.0との結果を得る.ラボ習得時には,ワイブル分布では十分な近似ができないようである. 図3.5 水準2 のワイブル・プロット 図3.6 水準2 データと推定されたワイブル分布の比較 水準2 のデータにその他の分布の当てはめも行ったが,(私の知る)どの分布でも良い近似を得ることができなかった.そこで,③で推定した分布を修正する形で,水準2 の分布関数の推定を行うこととした.これまでの検討で,水準2 は適用数値の小さい領域および大きい領域では水準1と差が見られないが,中間領域ではより良い数値が出やすい,という結論を得ている.そこで,分布関数の修正を次のような仮定の下で行った. 水準1の推定分布関数で定義される分布よりxなる実現値を得る. A>0,0<SL≦xULなる定数A,SL,xULを考える. x≦xULのときz=x+A(x-SL)=(1+A)x-SL×Aなるzを合成結果とする. x>xULのときz=xなるzを合成結果とする. この仮定の意味は,水準1と同じ方法で1回仮の合成値xを得たとき,その仮の合成値が一定の数値xUL以下なら仮の数値を割り増した数値(仮の合成値が大きいほど割り増しも大きい)を最終的な合成値とし,仮の合成値が一定の数値より大きければその数値をそのまま最終的な合成値とする,ということである.割り増しを仮の合成値の大きさで変化させることにより適用数値の低い領域での割り増し効果を少なくし,適用数値の小さい領域での水準2 の振る舞いと整合させ,また,割り増しを一定数値以上で行わないことで適用数値の高い領域での整合性を確保できるのではないかと考えた結果,このような手順を仮定した.この仮定手順により得られる適用数値zの分布関数FCL(z)は次のようになる. 30-78の各整数点上において,水準2 のデータと上式計算値の差の平方和が最小となるようにExcelのソルバーでA,SL,xULを求め,水準2 と上式で与えられる推定分布関数と比較したのが図3.7である.図3.6より一致の程度がかなり改善した.ただし,水準1と同様に適用数値60程度以上ではややアウトパフォームが見られる.推定分布関数で定義される分布の平均μおよび標準偏差σはそれぞれ43.00,10.5であり,水準2 のそれ(42.91,9.77)との間に検定による有意差(有意水準α=0.05)は認められない.(推定分布関数の平均・標準偏差は理論値ではなく,台形公式を利用した数値計算結果であるので,ある程度の誤差が含まれているであろう.) 図3.7 水準2 データと修正した推定分布関数の比較 ここで,FCL(z)の各定数A,SL,xULの意味するところについて考えてみる.Aは適用数値の割り増し係数(倍率)である.倍率であれば,TSのラボ以外のスキル計算式から経験的に,ラボマスター時のスキル説明にある「合成適用度増加値:65%」とある「65%」なる数字が計算に使用されるであろう.A=B×65÷100=0.3460とするとB=0.5378,これではステと関連付けるには小さすぎるので,A=B ×0.65÷100とおけばB =53.78である.多くのスキルで何らかのステ値をCとしてB =(C-49)で表現されているので,ここでもこの式を採用するとC=102.78となる.本実験で102.78に近いステを探すと(表3.2参照)幸運が100である.そもそも,ラボの効果が何らかのステに依存するかどうかさえ不明(感知依存性他,いくつかのステ依存性は本実験で否定したが)であるから,これは恣意的に数値を操作した結果,あるいはたまたま偶然の結果であることを否定しない.しかし,実験データによく当てはまるような関数形を選択したら,その関数形の定数がステータスと関係しそうな数字であったという一致は,実に興味深い結果といえるであろう.次いでSLを考える.適用数値の最低値(本実験では30)で割り増し効果が0になるとすると,SL=30である(z=x+A(x-SL)よりx=30でz=xならばSL=30).計算により算出したSL=32.18であるから,そこそこ近いものがあるといえる.xULは適用数値の割り増し限界(限界上限)である.xUL=49.43あるいはxULに相当するzUL=(1+A)xUL-SL×A=55.46の意味するところはなかなか難しいものがあるが,例えば(30+78)/2=54(適用数値範囲の中心),30×(1+0.65)=49.5(最低値の65%増し),78×0.65=50.7(最高値の65%)などの数字が考えられよう. ⑤ラボによる適用数値上昇効果の定量化 ラボ習得(マスター)による成長合成の適用数値上昇効果について,若干の面から定量的表現を試みる.ただし,ここで行う定量化は,実験条件と同一の条件下で成長合成を行った場合の効果に関しての定量化にとどまる. 表現1 母平均の差の推定: 水準1の母平均μ1と水準2 母平均のμ2 の差(μ2 -μ1)を推定すると,信頼係数95%で[-0.67, 3.92]である.これは,95%の確率で(μ2 -μ1)の真の値が-0.67~3.92の間に存在するであろうことを意味する.すなわち,ラボ習得により適用数値の平均値が-0.67~3.92上昇することが95%の確率で期待できる. 表現2 ある範囲の適用数値の出現確率: 推定された分布関数を用いてある一定範囲の適用数値の出現確率を比較する.図3.8および図3.9にラボ未習得およびラボマスター時の分布関数と一定範囲の適用数値の出現する確率を示す.両図より,ラボ習得によって適用数値44以下の出現確率が減少し,その分適用数値50-57の出現確率が増加しているのがわかる.その減少・増加確率は,およそ10%である.適用数値57以上の領域では,ラボの効果はない. 前の章へ / 次の章へ トップページ ラボ研トップ 最終更新:2008-02-06 22 21 38 (Wed)