November 15, 2009
覚え書き（ログの信頼性）
ＶＰをする際によく『ログ取りが大事』と言われています。
その為に『ＧＰＯ２』や『ＧＳＵ』等のアプリを使って長いことＯＮ落ちしながらログを採っている方もいるかと思います。私もその１人です。
ですが、編成をいじくってみて２〜３時間ログを見て、良い感じだったので安心して寝たら、朝起きた時にグダグダという事も少なくありません。
……少なくない？いやほぼ毎回だｗ
そこで、今回はログというものが実際にどの程度アテになるものなのかを科学的(笑)にアプローチしてみたいと思います。
＃当方数学はアレでその辺にあった数式を適当にソレしただけですので内容はナニかもしれません
※数式中の『^2』は二乗の意味
[1]特定の戦闘回数に対するデータの信頼性
必要なサンプル数(n)＝(有意水準(μ)^2*0.25)/目標とする誤差％^2
�。横汗�(２時間)ログを採ったときの予想精度
信頼度９５％の場合：約±20.0％
信頼度９９％の場合：約±26.3％
�■苅言�(４時間)ログを採ったときの予想精度
信頼度９５％の場合：約±14.2％
信頼度９９％の場合：約±18.6％
[2]特定の戦闘回数に対して必要なログ数
n=N／[(ε/μ(α))^2×{(N−1)/ρ(1-ρ)｝+1]
ｎ ：必要サンプル数
μ(α)：信頼度100−αのときの正規分布の値、信頼度が高いほど高くなる。
通常は信頼度95％の1.96か、信頼度99％の2.58を使います。
Ｎ ：調査したい母集団の大きさ
ε ：精度
ρ ：母比率(これは経験的に求めるか、最もnが大きくなる0.5を用います)
�。横娃娃粟�(約１週間フルタイム)の際に必要なログ数
信頼度95%/精度±5%：322戦闘
信頼度99%/精度±3%：961戦闘
�■隠娃娃粟�(約４日＝１ＴＥＣ相当)の際に必要なログ数
信頼度95%/精度±5%：278戦闘
信頼度99%/精度±3%：649戦闘
��２８８戦(約１日)の際に必要なログ数
信頼度95%/精度±5%：165戦闘
信頼度99%/精度±3%：249戦闘
最初に、上記の数字はあくまでもログ数を元にした数字です。
ＶＰではもっと複雑な要素が絡み合うので、実際にはもっと少ない誤差に収まります。
＃敵編成の遭遇率とかとか攻撃/回避毎の命中計算とか盾とかＮＴ避けとかetc
で、言葉の意味から。
『精度』とはそのままの意味で、測定結果が理論値に対してどの程度の誤差がありうるか。ということです。
例えば測定結果が４５で精度が５％の場合、およそ４８〜４２の間で誤差があるということになります。
次に『信頼度』とはその統計が正しい確率を示します。
統計を取っていると、ごく希な確率で明らかにおかしなデータが出ることがあります(２％＊１が３連続命中とか)。
そういった可能性を排除したデータである確率が『信頼度』となります。
＃言い方を変えると、信頼度９５％の場合、１００回測定すれば９５回は精度の範囲に収まる。ということです。
【図】精度・信頼度のイメージ
で、軽く計算してみた感じである程度の精度を持った情報を得ようと思ったら、結構な数のログが必要になることが判明しました。
つまり、ちょろっとログ取ってもあまり意味が無いということになります。
そのため、ログを生かす為には実際の戦闘内容とを見比べた上で細かい手動補正を加えたり、結果だけが重要なデータを取捨選択する事が重要となってきます。
結局は機械に任せるのではなくて、実際に目で見て判断することが一番確実な手段という結論になってしましました。
……楽は出来ませんねｗ
あ、でも『ＧＳＵ』の戦闘画面記録装置は便利ですｗ
※使用者の感想です。実際に効果には個人差があります
その為に『ＧＰＯ２』や『ＧＳＵ』等のアプリを使って長いことＯＮ落ちしながらログを採っている方もいるかと思います。私もその１人です。
ですが、編成をいじくってみて２〜３時間ログを見て、良い感じだったので安心して寝たら、朝起きた時にグダグダという事も少なくありません。
……少なくない？いやほぼ毎回だｗ
そこで、今回はログというものが実際にどの程度アテになるものなのかを科学的(笑)にアプローチしてみたいと思います。
＃当方数学はアレでその辺にあった数式を適当にソレしただけですので内容はナニかもしれません
※数式中の『^2』は二乗の意味
[1]特定の戦闘回数に対するデータの信頼性
必要なサンプル数(n)＝(有意水準(μ)^2*0.25)/目標とする誤差％^2
�。横汗�(２時間)ログを採ったときの予想精度
信頼度９５％の場合：約±20.0％
信頼度９９％の場合：約±26.3％
�■苅言�(４時間)ログを採ったときの予想精度
信頼度９５％の場合：約±14.2％
信頼度９９％の場合：約±18.6％
[2]特定の戦闘回数に対して必要なログ数
n=N／[(ε/μ(α))^2×{(N−1)/ρ(1-ρ)｝+1]
ｎ ：必要サンプル数
μ(α)：信頼度100−αのときの正規分布の値、信頼度が高いほど高くなる。
通常は信頼度95％の1.96か、信頼度99％の2.58を使います。
Ｎ ：調査したい母集団の大きさ
ε ：精度
ρ ：母比率(これは経験的に求めるか、最もnが大きくなる0.5を用います)
�。横娃娃粟�(約１週間フルタイム)の際に必要なログ数
信頼度95%/精度±5%：322戦闘
信頼度99%/精度±3%：961戦闘
�■隠娃娃粟�(約４日＝１ＴＥＣ相当)の際に必要なログ数
信頼度95%/精度±5%：278戦闘
信頼度99%/精度±3%：649戦闘
��２８８戦(約１日)の際に必要なログ数
信頼度95%/精度±5%：165戦闘
信頼度99%/精度±3%：249戦闘
最初に、上記の数字はあくまでもログ数を元にした数字です。
ＶＰではもっと複雑な要素が絡み合うので、実際にはもっと少ない誤差に収まります。
＃敵編成の遭遇率とかとか攻撃/回避毎の命中計算とか盾とかＮＴ避けとかetc
で、言葉の意味から。
『精度』とはそのままの意味で、測定結果が理論値に対してどの程度の誤差がありうるか。ということです。
例えば測定結果が４５で精度が５％の場合、およそ４８〜４２の間で誤差があるということになります。
次に『信頼度』とはその統計が正しい確率を示します。
統計を取っていると、ごく希な確率で明らかにおかしなデータが出ることがあります(２％＊１が３連続命中とか)。
そういった可能性を排除したデータである確率が『信頼度』となります。
＃言い方を変えると、信頼度９５％の場合、１００回測定すれば９５回は精度の範囲に収まる。ということです。
【図】精度・信頼度のイメージ
で、軽く計算してみた感じである程度の精度を持った情報を得ようと思ったら、結構な数のログが必要になることが判明しました。
つまり、ちょろっとログ取ってもあまり意味が無いということになります。
そのため、ログを生かす為には実際の戦闘内容とを見比べた上で細かい手動補正を加えたり、結果だけが重要なデータを取捨選択する事が重要となってきます。
結局は機械に任せるのではなくて、実際に目で見て判断することが一番確実な手段という結論になってしましました。
……楽は出来ませんねｗ
あ、でも『ＧＳＵ』の戦闘画面記録装置は便利ですｗ
※使用者の感想です。実際に効果には個人差があります
November 13, 2009
November 02, 2009
リーア�■坑夏�目・終戦
リーアサーバーは終戦しました。
最終の戦績です。
名前：アマミ・ハルカ(ＮＴ)
階級：准将
区分：HIGH-RANK
１作戦目：４位
２作戦目：８位
３作戦目：５位
４作戦目：４位
５作戦目：６位
６作戦目：１１位
７作戦目：５位
８作戦目：１４位
９作戦目：２０位
10作戦目：１０位
作戦期間：９２日
通算順位：４位
通算ＶＰ：2,324,755Ｐ
獲得成長Ｐ：114,642Ｐ
最終到達Lv：41
累計戦功(今期獲得)
16992(+1291)
名前：リン(ＮＴ)
階級：大佐→准将
区分：Normal Rank
１作戦目：１位
２作戦目：４位
３作戦目：４位
４作戦目：４位
５作戦目：７位
６作戦目：５位(作戦後准将に昇進)
７作戦目：４位
８作戦目：１０位
９作戦目：８位
10作戦目：１７位
作戦期間：９２日
通算順位：１位
通算ＶＰ：2,309,090Ｐ
獲得成長Ｐ：114,741Ｐ
最終到達Lv：41
累計戦功(今期獲得)
15493(+不明)
ＮＴは序盤戦えないと思っている向きが最近増えたので、最初から飛ばしてみましたが最後はひっどいｇｄｇｄでした。
最終の戦績です。
名前：アマミ・ハルカ(ＮＴ)
階級：准将
区分：HIGH-RANK
１作戦目：４位
２作戦目：８位
３作戦目：５位
４作戦目：４位
５作戦目：６位
６作戦目：１１位
７作戦目：５位
８作戦目：１４位
９作戦目：２０位
10作戦目：１０位
作戦期間：９２日
通算順位：４位
通算ＶＰ：2,324,755Ｐ
獲得成長Ｐ：114,642Ｐ
最終到達Lv：41
累計戦功(今期獲得)
16992(+1291)
名前：リン(ＮＴ)
階級：大佐→准将
区分：Normal Rank
１作戦目：１位
２作戦目：４位
３作戦目：４位
４作戦目：４位
５作戦目：７位
６作戦目：５位(作戦後准将に昇進)
７作戦目：４位
８作戦目：１０位
９作戦目：８位
10作戦目：１７位
作戦期間：９２日
通算順位：１位
通算ＶＰ：2,309,090Ｐ
獲得成長Ｐ：114,741Ｐ
最終到達Lv：41
累計戦功(今期獲得)
15493(+不明)
ＮＴは序盤戦えないと思っている向きが最近増えたので、最初から飛ばしてみましたが最後はひっどいｇｄｇｄでした。
