【ローモバ】ボックスギフトの期待値に関する考察
この記事の内容は古くなってしまいました。
こちらを参照ください。
以下の調査結果からの考察です。
延々とサンプル数を増やしていくのにも限界があります。
確率や期待値の平均値を求めるのではなく、(所詮人間が作ったゲームなので)何らかの法則に従っているものと推定し、これを証明・検証していきます。
ここではサンプル数の多いコモンについて取り上げます。
コモンを詳しく考察すれば、アンコモン以上の調査に必要なサンプル数を減らしたり、魔獣攻撃時のドロップアイテムに応用可能となる可能性もあります。
部分抽出されたアイテム分布
大仰な見出しですが、例えばコモンのギフトから出てきた資源の場合は以下です。
資源 | アイテム |
---|---|
食糧 | 30k(76.4%), 150k(23.6%) |
石 | 10k(75.5%), 50k(24.5%) |
木 | 10k(75.9%), 50k(24.1%) |
鉱石 | 10k(73.2%), 50k(26.8%) |
お気付きの通り、量が多い方が75%、少ない方が25%と見て間違いないと思われます。
このようにシンプルな設定で、作為的な操作が行われていないと思われる確率を探していきます。
資源
資源カテゴリだけで見ると、出現個数は以下のとおりです。
資源 | 出現個数 |
---|---|
食糧 | 525個 |
石 | 523個 |
木 | 518個 |
鉱石 | 552個 |
若干鉱石が多いように見えますが、出現個数は均等(25%ずつ)で間違いないと思われます。
資源内の分布(食糧であれば30k, 150k)は、上記の通り推定されているため、期待値までバッチリ求まります。
時短・研究時短
時短
item | counts | % |
---|---|---|
Speed Up(10m) | 109 | 39.9 |
Speed Up(15m) | 79 | 28.9 |
Speed Up(30m) | 51 | 18.7 |
Speed Up(60m) | 34 | 12.5 |
研究時短
item | counts | % |
---|---|---|
Speed Up Research(10m) | 156 | 43.8 |
Speed Up Research(15m) | 104 | 29.2 |
Speed Up Research(30m) | 64 | 18.0 |
Speed Up Research(60m) | 32 | 9.0 |
少し乱暴な気もしますが、両方とも上から40%, 30%, 20%, 10%と見れそうです。
ジェム
これは簡単です。100ジェムが30%、50ジェムが70%です。
item | counts | % |
---|---|---|
100 Gems | 21 | 29.2 |
50 Gems | 51 | 70.8 |
魔獣素材
魔獣素材は闇が深いので、シンプルな設定でない可能性が高いです。
サンプル数が少ないため強くは言えませんが、ざっと見た感じ、ゴミ素材(と言えば分かるでしょうか)は、ほぼ等確率で出現しています。
これは公式とも一致するので間違いないと思われます。
カテゴリ割合
これが本当に悩みの種です。
Category | Common | Uncomon | Rare |
---|---|---|---|
Resources | 46.61% | 39.53% | 38.17% |
Gold | 11.73% | 11.45% | 10.32% |
MonsterMaterials | 16.04% | 15.56% | 17.61% |
Speed Up | 6.01% | 8.69% | 6.78% |
Speed Up Research | 7.83% | 12.54% | 9.21% |
Gems | 1.58% | 2.28% | 1.99% |
Shield | 0.77% | 1.54% | 2.95% |
Relocator | - | - | 0.66% |
Random Relocator | 0.99% | 1.92% | 3.46% |
HeroChest | 8.43% | 6.48% | 8.84% |
Total | 100.00% | 100.00% | 100.00% |
公式の魔獣攻撃時のドロップ率を見ると、いくつか法則性が見て取れます。
- Resource/Gold 比率がLvによらず一定
- SpeedUp/SpeedUpResearch 比率がLvによらず一定
上記等を参考にいろいろと見直したのですが、何も手がかりが見つかりません。つらいです。
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