【ローモバ】ボックスギフトの質の低下 再考
以下の記事を読み直して、最近のデータでもう一度考察してみます。
リセット時刻は本当に日本時間14時か？
前回の記事では箱の数が増えるに従って質が低下する傾向はつかめたものの、後半で質が上がってしまい、調査結果は仮説を裏付けるものとはなりませんでした。
天下り的になりますが、仮説と合わない原因はリセット時刻にあるのでは無いかと考えました。
リセットが14時でなければ、個々のログインボーナスがリセットされる時刻しか考えられません。
アカウント別に起点とするリセット時刻を1時間刻みで振り、アンコモンだけを数えて100箱目までのカテゴリ割合を計算してみました。
10時ログインボーナスリセットのアカウント
※以下、断りがなければ誤差は95%信頼区間です。
13時ログインボーナスリセットのアカウント
一目瞭然ですね。いずれのアカウントも山谷がログインボーナスリセットの時刻付近にあります。
魔獣討伐の主目的になるであろう、ジェム・スピードアップの変動は特に大きいように見えます。
ドロップした時刻？開封した時刻？
上のグラフで微妙に腑に落ちない点があります。ログインボーナスリセット時刻というよりも、その1時間前の時刻が頂点、底になっているのです。
これはおそらくボックスギフトがドロップした時刻ではなく、ボックスギフトを開封した時刻が質の判定に使われているためだと考えられます。
上のグラフはボックスギフトがドロップした時刻を元にプロットしているため、開封した時刻とはタイムラグがあります。例えば9:50にドロップしたギフトを10:10に開封する場合、10時に質がリセットされているため、このギフトは質がいい中身になっているのです。結果として9時に頂点や底が来てしまっています。
実際に開封した時刻基準でグラフを書いてみました。
10時ログインボーナスリセットのアカウント
13時ログインボーナスリセットのアカウント
ここまでスッキリ解決すると気持ちいいですね！
だから何かいいことがあるってわけでは無いんですが💦
アンコモンだけを数えるでいいのか？
上では質の低下要因として、
同じランクの宝箱を開け続けるとそのランクの質が落ちていく
ことを前提としていました。
でも本当の前提は
ランクによらず宝箱を開け続けると全部のランクの質が落ちていく
なのかも知れません。
アンコモンだけを見ていればどちらの前提も同じような結果を導くはずです。
一方で「コモンとアンコモンが混ざるとアンコモンの質が落ちる」という現象としては立証済みの話があります。この現象はなぜ起きるのかを考えた時、2つ目の前提が正しければ簡単に説明できると思いませんか？
ということで、どちらの前提が正しいか検証していこうと思います。
どうやって検証するか考え中🤔
やっぱりコモン可のギルドにお邪魔させていただいてデータを集めるしかないか気が・・・
箱数の増加に対する質の低下具合
アンコモン・レアで箱数の増加に伴うカテゴリー割合の変化を見ておこうと思います。
アンコモンの箱だけを抽出して50個刻みでグループ分けした、グループ内のカテゴリー割合
全部の箱を50個刻みでグループ分けし、グループ内のアンコモンだけ抽出したカテゴリー割合
レアの箱だけを抽出して50個刻みでグループ分けした、グループ内のカテゴリー割合
全部の箱を50個刻みでグループ分けし、グループ内のレアだけ抽出したカテゴリー割合
レアの方は誤差が大きすぎて話にならないですね。追加で3倍くらいデータが集まればまともに傾向が追えそうです。
アンコモンの方は結構面白いですね。200箱以降はほとんどジェム・スピードアップは出ていません。 現時点ではデータ数が足りないので確かなことは言えませんが、レアもおそらく同じなのだと思います。
アンコモン1000箱！みたいな討伐会が開催されてたりしますが、ほとんど意味ないってことになりますね・・・
箱数の増加に対するカテゴリー内の割合の変動
ジェムの期待値やスピードアップの期待値の誤差を小さくするには膨大なデータ数が必要になります。
時間をかければデータは集まりますが、その途中でIGGが確率をいじってしまっては元も子もありません。
一方で上記のカテゴリー割合は1ヶ月分くらいのデータをもとにしていますが、まともな誤差に収まっています。カテゴリー割合だけで議論できればしめたものです。
そのためにはカテゴリー内の割合（例えばスピードアップなら10m、30m、1hがどれくらいの割合で出現するか）が箱数の増加に対して一定になっている必要があります。
条件付き確率ってやつです。
まずは出現数の多い食料で比べてみます。
| Food(k) | x | 0〜100 | 100〜200 | 200〜300 | 300〜400 |
|---|---|---|---|---|---|
| 30 | 1 | 35.3±6.8 | 34.1±5.9 | 36.1±6.2 | 34.9±6.1 |
| 30 | 2 | 24.7±6.1 | 25.0±5.3 | 24.2±5.6 | 26.7±5.7 |
| 150 | 1 | 14.7±5.0 | 15.9±4.5 | 16.3±4.8 | 14.2±4.5 |
| 150 | 2 | 14.2±5.0 | 15.9±4.5 | 14.1±4.5 | 13.4±4.4 |
| 500 | 1 | 4.7±3.0 | 4.0±2.4 | 3.1±2.2 | 4.7±2.7 |
| 500 | 2 | 6.3±3.5 | 5.2±2.7 | 6.2±3.1 | 6.0±3.1 |
例えば1行目は30kの食料が1個出た割合です。
箱数の増加に対して全く変動が見られません。カテゴリー内の割合は箱数の増加に対して一定と考えて良さそうです。[1]
この結論はかなりインパクトが大きいです。
カテゴリー内の割合を考えるときは、データを集める際にリセットからの箱数を考慮する必要が無くなるため、データ数を簡単に稼ぐことができるようになり、誤差が少ない信頼性の高い話をすることができるようになります。
アンコモンのカテゴリー内の割合を見てみます。
以前の記事でも言及していますが分かりやすい数字にしている可能性が高いです。資源は全て35%,25%,15%,15%,5%,5%となっていると考えるのが自然です。
Gems
| num | x | [%] |
|---|---|---|
| 200 | 1 | 31.0±9.7 |
| 200 | 2 | 24.1±9.0 |
| 300 | 1 | 13.8±7.2 |
| 300 | 2 | 9.2±6.1 |
| 400 | 1 | 10.3±6.4 |
| 400 | 2 | 11.5±6.7 |
条件付き期待値は約400ジェム
Speed Up
| num | x | [%] |
|---|---|---|
| 10 | 1 | 16.8±4.3 |
| 10 | 2 | 11.3±3.6 |
| 15 | 1 | 15.1±4.1 |
| 15 | 2 | 9.6±3.4 |
| 30 | 1 | 8.9±3.3 |
| 30 | 2 | 8.6±3.2 |
| 60 | 1 | 10.6±3.5 |
| 60 | 2 | 11.0±3.6 |
| 180 | 1 | 4.8±2.5 |
| 180 | 2 | 3.4±2.1 |
条件付き期待値は約60分
Speed Up Research
| num | x | [%] |
|---|---|---|
| 10 | 1 | 17.8±3.6 |
| 10 | 2 | 16.8±3.6 |
| 15 | 1 | 13.5±3.3 |
| 15 | 2 | 11.8±3.1 |
| 30 | 1 | 8.3±2.6 |
| 30 | 2 | 7.3±2.5 |
| 60 | 1 | 9.7±2.8 |
| 60 | 2 | 7.1±2.5 |
| 180 | 1 | 2.8±1.6 |
| 180 | 2 | 4.7±2.0 |
条件付き期待値は約60分
Gold
| num | x | [%] |
|---|---|---|
| 3 | 1 | 37.9±2.8 |
| 3 | 2 | 22.7±2.5 |
| 15 | 1 | 14.9±2.1 |
| 15 | 2 | 15.4±2.1 |
| 50 | 1 | 4.1±1.2 |
| 50 | 2 | 5.0±1.3 |
条件付き期待値は約16.4k
通常スピードアップと研究スピードアップでカテゴリー内の割合は同じになりそうだよね、とか色々と誤差を減らしてく方法が考えられそうです。
まとめ
-
ジェムやスピードアップでは誤差が大きすぎて話になりませんでした。 ↩︎
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