会心率-会心抵抗：两种模型的比较与验证

前言:随便写着玩的，仅供参考。

1. 许多游戏将“会心率（R）”与“会心抵抗（C）”作为对立属性。我们关心的并非面板数字本身，而是最终每次命中的“实际会心概率”。社区中较常见的有两种合成方式：线性差（p=R−C）与比值式（p=(1+R)/(1+C)−1）。两者在 C>0 时会产生系统性差异，因此有必要通过实测数据验证其合理性。

2. 数据与方法

数据以“按块统计”的形式记录：每一行表示在同一面板下进行 n 次命中，并观察到其中 k 次会心。

表1. 总体样本汇总与会心率估计

总尝试数:1186.00 会心数:357.00 观测会心率p̂:0.301012 95%CI下限:0.275583 95%CI上限:0.327726

表2. 面板与两种模型的预测值

面板会心R:0.473200 会心抵抗C:0.164000 模型1预测p1=R−C:0.309200 模型2预测p2=(1+R)/(1+C)−1:0.265636 观测p̂:0.301012 p1−p̂:0.008188 p2−p̂:-0.035376

3. 结果与图示

图1. n=4 的观测频数与以 p̂ 为参数的期望频数对比

解释：蓝折线为观测，橙叉线为期望。二者几乎重合，显示在该面板与样本下，二项分布（独立同分布的每次命中）对数据具有良好的解释力。

图2. 观测 p̂ 与模型1、模型2的预测比较（含 p̂ 的95%置信区间）

解释：竖线段表示 p̂ 的95%置信区间。模型1（R−C）位于区间内，模型2（(1+R)/(1+C)−1）明显低于区间下界，提示其预测与实测存在系统性偏差。

图3. 不同块大小 n 的平均块内会心率

解释：各块大小 n 的平均块内会心率与总体 p̂ 一致性较好，未见随 n 系统性偏移，进一步支持“每次命中独立且同概率”的假设。

4. 讨论

模型2与模型1之间存在恒等式 p2=p1/(1+C)。当 C>0 时，模型2必然比线性差更低。在本研究面板（R=0.4732，C=0.1640）与样本下，这一“再压低”的幅度过大，导致其预测与观测 p̂ 以及分布拟合产生显著偏离。

5. 结论

基于给定数据与面板（R=47.32%，C=16.40%），我们得到：

（1）总体观测会心率 p̂ 与“独立同分布的二项模型”吻合良好；

（2）模型1（p=R−C）与数据一致，落入 p̂ 的95%置信区间，拟合优度”可接受””可接受””可接受””可接受””可接受””可接受””可接受”,不排除其他机制；

（3）模型2（p=(1+R)/(1+C)−1）与数据显著不符，其拟合偏差显著。因此，在该面板与样本条件下，应采用“实际会心率=会心率−会心抵抗”的模型。#杖剑传说 #杖剑传说游戏简单攻略 #杖剑传说创作征集令 #杖剑传说游戏简单 #杖剑传说怪轻松