Предположим, игра предлагает событие, которое по завершении либо дает вознаграждение, либо ничего не дает. Точный механизм определения того, дается ли вознаграждение, неизвестен, но я предполагаю, что используется генератор случайных чисел, и если результат больше некоторого жестко заданного значения, вы получаете вознаграждение.
Если я хочу в основном провести обратный инжиниринг, какое значение программисты использовали для определения того, как часто дается вознаграждение (оценивается в 15–30%), как рассчитать количество нужных мне выборок?
Я начал с раздела «Оценка истинной вероятности» здесь: Checking_whether_a_coin_is_fair , но я не уверен, что иду по правильному пути. Я получил результаты ~ 1000 образцов, необходимых для максимальной ошибки 3% при 95% достоверности.
В конечном итоге вот что я пытаюсь решить:
- Событие № 1 дает награду 1.0R, X% времени
- Событие № 2 дает вознаграждение 1.4R, Y% времени
Я хотел бы оценить X & Y достаточно точно, чтобы определить, какое событие более эффективно. Большие размеры выборки - проблема, так как я могу получить только 1 образец каждые 20 минут, самое большее.
Ответы:
источник
Я знаю, что это менее изящно, но я должен был смоделировать это. Я не только построил довольно простую симуляцию, но и не изящен и медленно запускается. Это достаточно хорошо, хотя. Одно из преимуществ заключается в том, что, пока некоторые из основ верны, мне сообщат, когда упадет элегантный подход.
Размер выборки будет варьироваться в зависимости от жестко заданного значения.
Итак, вот код:
Начиная с 50%, «несколько меньше наблюдений», похоже, требуется, как предположил Къетил.
Я думаю, что вы можете получить приличную оценку распространенности до 400 выборок и скорректировать свою стратегию выборки по мере необходимости. Я не думаю, что в середине должна быть пробежка, и поэтому вы можете увеличить N_loops до 10e3 и уменьшить «by» в «my_prev» до 0,001.
источник
источник