從數據分析 今日PCS加賽 ALF vs HKA
PCS 例行賽正賽也結束了
剩下最後一場加賽
決定最後一張季後賽門票
我們 PSG 現在就隔岸觀火
所以今天放假的我就以數據的角度來帶大家看看
誰今天獲勝的機率比較高
先看圖
*PSWR:選邊勝率
*Wiki賽程表右邊隊伍為選邊方
---
我不確定今天誰選邊
但我猜應該是賽前猜拳決定
因為雙方對戰成績為1-1
從選邊來看
雙方都是極喜好藍方的隊伍
就算在紅方勝率高於藍方10%+的11.4也一樣
HKA 選了8次藍 1次紅 勝率33%
那次紅為對戰 IMP 且選紅是有原因的
因為對戰 IMP 前 IMP 紅方勝率較高
為了選紅給 Topking 康特
ALF 9次全部選藍 勝率44%
通常喜愛選藍的隊伍就是打線較弱
必須利用藍方搶角色的優勢去組建陣容
所以就以上推斷
雙方今天大概都是會以藍方為優先
---
總之今天就兩種情況
1. HKA vs ALF
2. ALF vs HKA
以邊勝率來看
ALF 拿到藍方的勝率會比較高
但 HKA 在紅是還好
反而是 HKA 拿到藍方的話
ALF 在紅會比較慘
再來 11.4 以勝率來看
ALF 明顯狀況好不少
36% 略高於 HKA 27%
但其實是因為 ALF 最近都是選邊方
且差不到10個百分點 實際情況還是難講
不過如果真的讓 ALF 拿到藍
HKA 在 11.4 的紅方戰績可是糟糕的 1W4L
至於其他數據雙方都在聯賽中偏低
實際參考價值不高 就不多提
角色部分我也不講太細
不然搞得好像我是他們兩隊的分析師
稍微提幾個就好
---
HKA 大概會封鎖三隻 ALF 的角色
近期 AN 與 APEX 用很多的法洛士、藍寶
藍寶會妨礙 Biven 的支援
進而影響空月帶節奏
有看 HKA 比賽就懂
空月是絕對的大腿 不能被影響
法洛士則是 AN 連拿五場
千萬別讓他用這麼順
最後還有 APEX 的極靈 重要性不必多說
決勝局我猜是高機會選啦
然後選角如果是我的話
就會讓 MNM、Wing 拿珊娜、貪肯奇
MNM 狀態差 沒必要勉強自己拿大C
法洛士以搶代ban也可以
Wing 則是送頭流始祖
沒有讓他選什麼瑞兒、亞歷斯塔 這種開戰角
就可以大幅度降低他送頭的慾望與機率
Biven 就是 星朵拉為主吧 次要逆命
狀況也不是很好的感覺
就以推線支援中上為第一優先吧
剩下交給上野去 Carry
最近空月都蠻照顧上路的
畢竟 Rock 也是他唯一能依靠的人
---
ALF 我認為也不需要封鎖空月
空月這版能選的太多
反觀K寶玩不起刷子型角色
Ban 太多等等又搞到自己的K寶沒有進攻型打野玩
注意 HKA 的支援體系
貪肯奇、TF 這種比較實際
把支援角按掉
加上 Biven 本身支援就慢的特點
基本上等同把空月一隻腳打斷
選角關鍵還是讓K寶拿到主動角
像 歐拉夫、赫克林 這種
讓 APEX 去幫他打出節奏
看 APEX 最近積分一直玩一隻屌的秘密武器
感覺有機會看到他選
至於是啥我就不說了
不然就變暴雷仔
我也不希望影響隊伍決策 = =
3z選能安穩發育的就好
因為最近 ALF 都打下為主
至於 AN 應該還是法洛士為主啦
如果是藍方 狠一點有機會首搶
反正全天下都知道他要選
真的沒有的話 有機會選克黎思妲吧
能用大絕救幾次輔助算幾次
打線跟塔殺也算強勢
Zihan 我也不知道他在幹嘛
就隨便吧 沒什麼重點
---
總結
雙方近況差不了多少
我認為誰藍方勝率就高
---
搞得我好像在寫六都 ==
不過平常我就是以這種感覺去寫報告的
反正這兩隊不知道還遇不遇的到
就把我的看法給大家聽聽 增加觀看體驗
且實際也才寫一些皮毛而已
跟實際報告差的多
大家加減看即可
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看到一篇熱門分享的貼文《一堂物理課,了解貧富差距的根源》,在某個經濟學社團引發激烈的學術(?)討論。合先敘明,我認為這位老師非常認真,很用心將物理學、經濟學和哲學連結起來。
Liou YanTing:一堂物理課,了解貧富差距的根源
https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=3403616276360627&id=100001368650813
不過,將猜拳遊戲與氣體動力論胡亂連結,反而模糊了一些真正能套用的概念。在談論分配正義時,將財富自由分配簡化為貧富不均的對立,然後傾向政府需要介入。這是一種非常危險的「正義」,我不認同這叫做所謂「科學與人文的思辨之旅」。
※本篇附圖是網友提供:「沒有要酸的意思但我真的想到這張圖。」
Part 1
電容放電曲線呈指數衰減,放射線衰退曲線呈指數衰減,跟美國財富分配圖是不是有異曲同工之妙呢?紫外光殺菌的曲線也呈指數衰減,是不是跟猜拳遊戲還有財富分佈一樣呢?
這是典型的物理半調子。物理模型的相似性,來自數學模式的相似性,與物理現象無關。我最常舉的例子是,測不準定理來自波的數學性質,與量子力學無關的訊號波,也會有測不準定理,這些都可以用傅立葉分析推導。量子力學的意義在於賦予測不準定理另外的物理詮釋。
但我發現很多物理系學生誤以為測不準定理一定是量子力學的現象,甚至到研究所階段都不知道電機系做訊號對測不準的理解,搞不好比物理系更深刻。這是一種鄙視鏈和反鄙視鏈。
所以,文中的波茲曼分布,來自統計的數學性質,並不建立在氣體動力論之上。更何況,指數遞減現象在各種科學和工程領域都很常見,這是自然的數學模式。根據奧坎剃刀原則,你扯進氣體動力論,只是騙不懂物理的外行人,跟你一起誤解物理罷了。
只要某一現象符合「衰減速度與值成比例」性質,寫下數學式和解微分方程的結果,就必然出現指數衰減曲線。我認為這是數學程度40分就能理解,物理程度大概要60分,才不會被表象迷惑的性質。
數學系的訓練是提取抽象模式,但一般數學系學生沉迷於符號推演之美,不去思考真實問題。物理系的訓練是建構近似模型,但一般物理系學生時常忘記模型僅是近似,並且把數學模式的必然性誤理解為巧妙的真理。
這個我特別有感,因為我當年同時修數學系和物理系的課,花了很多時間掙扎兩邊做學問方法不相容。物理系學生大三修完量子物理,幾乎不會去思考波動力學為何與矩陣力學等價,對修過微分方程和線性代數的我卻是很自然的事,然而數學系學生卻大多不會碰觸量子力學,無從思考他們所學理論意義何在。
原文作者所犯的其實是物理系常見通病,連許多教授都無法倖免。由於缺乏對物理模型和數學模式的深刻理解,只由結果腦補關聯性,甚至把沒有物理意義的中間演算,硬套憑空想像的詮釋,美其名為物理圖像。我大學時期聽到這類似是而非的所謂「物理解釋」都覺得異常痛苦。
例如上述的指數衰減,如果你問一個成績優秀的物理系學生,他或許會列舉許多指數衰減的物理現象,並讚嘆物理規律的美妙。但能回答下一個問題的學生就少了,為什麼這些現象都呈指數衰減?
這問題其實很簡單,只要回到微分方程去看,它的本質是衰減速度與值成比例,凡是符合此性質,就必然得到指數衰減的數學規律。物理是參透自然的數學語言,對自然的理解,很大一部分取決於語言能力的掌握,即為我所強調的數學模式。
Part 2
對岸的知乎有一個討論串,更深入地探討了分配遊戲的模擬。
房间内有 100 人,每人有 100 块,每分钟随机给另一个人 1 块,最后这个房间内的财富分布怎样? - 知乎
https://www.zhihu.com/question/62250384
我覺得這篇文章沒什麼問題,你注意到他說隨機遊走相當於求解離散空間的熱傳導方程,這是將一個待解問題轉化為一個已知問題,純粹是數學模式的相似性,他沒有將隨機遊走的分布解,建立在熱力學物理之上。
貧富不均為穩定態,均富為非穩定態,其反直覺的思維誤區在於,「平均分布」僅是「穩定分布」的一種少見子集,絕大多數情況的「穩定分布」不是「平均分布」。例如,二項分布、常態分布,都不是人人均等。
說到底,「平均值」僅是平均後的一個值,常態分布以平均值為對稱,不代表區間每個值一定均等。
統計分布的穩定態,取決於機率密度函數的長相。你可以批評這個數據模擬,誤用熱力學模型解釋人類經濟現象,真實世界不存在完全隨機的交換行為等等。但這些批評並不到位。
因為它只是一個經濟行為的玩具模型(toy model),遊戲規則決定機率密度函數,進而決定穩定態的分布,算出來正好是狄利克雷分布。又恰巧與離散空間的熱傳導方程相似,則是後話。
我們也可以用一些物理的解釋。大多數人誤解了,物理的結果是「穩定態」,本來就不一定是「均等態」。在這個實驗之中,什麼條件會出現均等態?或許是每分鐘隨機分配給所有人自已手上所有的財產,能量的交換不加任何限制。
所以反過來想,遊戲規則限制了每分鐘隨機只能給另一個人1塊,當我因為機率的偶然,手上財產從100元掉到80元,我就更往破產的機率傾斜了。反之,我從100元變為120元,但下一回合我仍然只要給別人1塊,我的優勢就隨時間演化變大了。
我個人特別喜歡它後續做的「允許負債」模擬,以及「努力多1%競爭優勢」模擬,令人慶幸沒有出現反直覺的悲劇結果。自由競爭之下努力有意義,相當勵志,不是嗎?
經濟學的解釋,當然不能只是「要求平等均富的社會本身正是反自然的存在」,那僅僅只是「限定遊戲規則之下貧富不均是統計的穩定態」。
至於這個遊戲規則,離真實世界有多遠,當然很遠,但咱們學經濟的講機會成本。你不用這個遊戲規則,用另一個遊戲規則,會不會發生一樣的貧富不均結果?看起來很有可能會,但沒證據我不確定,有一說一才是科學精神。
或許在任何遊戲規則之下,只要不脫離「每分鐘隨機給出的數額有限制」的基本假設,都會跑出貧富不均的分布結果。而這個基本假設,在真實世界中也不可能捨棄,那麼這個數據模擬就有其參考價值。我們可以說,不論任何制度必然會有貧富不均的狀況出現,這才是最正常的現象。
參考閱讀:
巴斯夏的蠟燭工坊:今天臉書有一篇遭到瘋傳的經濟學相關文章,堪稱經濟學程度的照妖鏡
https://www.facebook.com/329896911051695/photos/a.358878471486872/642324269808956/?type=3
(我貢獻了 巴斯夏的蠟燭工坊 這篇文章的某些段落。)
三人猜拳機率 在 黃土條 Facebook 的最讚貼文
看到一篇熱門分享的貼文《一堂物理課,了解貧富差距的根源》,在某個經濟學社團引發激烈的學術(?)討論。合先敘明,我認為這位老師非常認真,很用心將物理學、經濟學和哲學連結起來。
Liou YanTing:一堂物理課,了解貧富差距的根源
https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=3403616276360627&id=100001368650813
不過,將猜拳遊戲與氣體動力論胡亂連結,反而模糊了一些真正能套用的概念。在談論分配正義時,將財富自由分配簡化為貧富不均的對立,然後傾向政府需要介入。這是一種非常危險的「正義」,我不認同這叫做所謂「科學與人文的思辨之旅」。
※本篇附圖是網友提供:「沒有要酸的意思但我真的想到這張圖。」
Part 1
電容放電曲線呈指數衰減,放射線衰退曲線呈指數衰減,跟美國財富分配圖是不是有異曲同工之妙呢?紫外光殺菌的曲線也呈指數衰減,是不是跟猜拳遊戲還有財富分佈一樣呢?
這是典型的物理半調子。物理模型的相似性,來自數學模式的相似性,與物理現象無關。我最常舉的例子是,測不準定理來自波的數學性質,與量子力學無關的訊號波,也會有測不準定理,這些都可以用傅立葉分析推導。量子力學的意義在於賦予測不準定理另外的物理詮釋。
但我發現很多物理系學生誤以為測不準定理一定是量子力學的現象,甚至到研究所階段都不知道電機系做訊號對測不準的理解,搞不好比物理系更深刻。這是一種鄙視鏈和反鄙視鏈。
所以,文中的波茲曼分布,來自統計的數學性質,並不建立在氣體動力論之上。更何況,指數遞減現象在各種科學和工程領域都很常見,這是自然的數學模式。根據奧坎剃刀原則,你扯進氣體動力論,只是騙不懂物理的外行人,跟你一起誤解物理罷了。
只要某一現象符合「衰減速度與值成比例」性質,寫下數學式和解微分方程的結果,就必然出現指數衰減曲線。我認為這是數學程度40分就能理解,物理程度大概要60分,才不會被表象迷惑的性質。
數學系的訓練是提取抽象模式,但一般數學系學生沉迷於符號推演之美,不去思考真實問題。物理系的訓練是建構近似模型,但一般物理系學生時常忘記模型僅是近似,並且把數學模式的必然性誤理解為巧妙的真理。
這個我特別有感,因為我當年同時修數學系和物理系的課,花了很多時間掙扎兩邊做學問方法不相容。物理系學生大三修完量子物理,幾乎不會去思考波動力學為何與矩陣力學等價,對修過微分方程和線性代數的我卻是很自然的事,然而數學系學生卻大多不會碰觸量子力學,無從思考他們所學理論意義何在。
原文作者所犯的其實是物理系常見通病,連許多教授都無法倖免。由於缺乏對物理模型和數學模式的深刻理解,只由結果腦補關聯性,甚至把沒有物理意義的中間演算,硬套憑空想像的詮釋,美其名為物理圖像。我大學時期聽到這類似是而非的所謂「物理解釋」都覺得異常痛苦。
例如上述的指數衰減,如果你問一個成績優秀的物理系學生,他或許會列舉許多指數衰減的物理現象,並讚嘆物理規律的美妙。但能回答下一個問題的學生就少了,為什麼這些現象都呈指數衰減?
這問題其實很簡單,只要回到微分方程去看,它的本質是衰減速度與值成比例,凡是符合此性質,就必然得到指數衰減的數學規律。物理是參透自然的數學語言,對自然的理解,很大一部分取決於語言能力的掌握,即為我所強調的數學模式。
Part 2
對岸的知乎有一個討論串,更深入地探討了分配遊戲的模擬。
房间内有 100 人,每人有 100 块,每分钟随机给另一个人 1 块,最后这个房间内的财富分布怎样? - 知乎
https://www.zhihu.com/question/62250384
我覺得這篇文章沒什麼問題,你注意到他說隨機遊走相當於求解離散空間的熱傳導方程,這是將一個待解問題轉化為一個已知問題,純粹是數學模式的相似性,他沒有將隨機遊走的分布解,建立在熱力學物理之上。
貧富不均為穩定態,均富為非穩定態,其反直覺的思維誤區在於,「平均分布」僅是「穩定分布」的一種少見子集,絕大多數情況的「穩定分布」不是「平均分布」。例如,二項分布、常態分布,都不是人人均等。
說到底,「平均值」僅是平均後的一個值,常態分布以平均值為對稱,不代表區間每個值一定均等。
統計分布的穩定態,取決於機率密度函數的長相。你可以批評這個數據模擬,誤用熱力學模型解釋人類經濟現象,真實世界不存在完全隨機的交換行為等等。但這些批評並不到位。
因為它只是一個經濟行為的玩具模型(toy model),遊戲規則決定機率密度函數,進而決定穩定態的分布,算出來正好是狄利克雷分布。又恰巧與離散空間的熱傳導方程相似,則是後話。
我們也可以用一些物理的解釋。大多數人誤解了,物理的結果是「穩定態」,本來就不一定是「均等態」。在這個實驗之中,什麼條件會出現均等態?或許是每分鐘隨機分配給所有人自已手上所有的財產,能量的交換不加任何限制。
所以反過來想,遊戲規則限制了每分鐘隨機只能給另一個人1塊,當我因為機率的偶然,手上財產從100元掉到80元,我就更往破產的機率傾斜了。反之,我從100元變為120元,但下一回合我仍然只要給別人1塊,我的優勢就隨時間演化變大了。
我個人特別喜歡它後續做的「允許負債」模擬,以及「努力多1%競爭優勢」模擬,令人慶幸沒有出現反直覺的悲劇結果。自由競爭之下努力有意義,相當勵志,不是嗎?
經濟學的解釋,當然不能只是「要求平等均富的社會本身正是反自然的存在」,那僅僅只是「限定遊戲規則之下貧富不均是統計的穩定態」。
至於這個遊戲規則,離真實世界有多遠,當然很遠,但咱們學經濟的講機會成本。你不用這個遊戲規則,用另一個遊戲規則,會不會發生一樣的貧富不均結果?看起來很有可能會,但沒證據我不確定,有一說一才是科學精神。
或許在任何遊戲規則之下,只要不脫離「每分鐘隨機給出的數額有限制」的基本假設,都會跑出貧富不均的分布結果。而這個基本假設,在真實世界中也不可能捨棄,那麼這個數據模擬就有其參考價值。我們可以說,不論任何制度必然會有貧富不均的狀況出現,這才是最正常的現象。
參考閱讀:
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https://www.facebook.com/329896911051695/photos/a.358878471486872/642324269808956/?type=3
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GymRat 06/19 18:42太多屁孩開媽抖3了 ... ghjkl5566 06/19 19:173樓那台裡面人就一直撞了,給外面撞一下會怎樣嗎XD ... [問卦] 猜拳嬴的機率是多少? ... <看更多>
三人猜拳機率 在 Re: [中學] 一題猜拳排組問題請教... - 看板Math - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
※ 引述《Intercome (今天的我小帥)》之銘言:
: ※ 引述《nokol (無賴)》之銘言:
: : 甲乙丙丁戊五人猜拳(剪刀、石頭、布),不分勝負的情況有幾種???
: : 卡了好久,請教各位大師們,感謝...
: <反面>
: (1)考慮恰一人勝: C(5,1)*C(3,1) = 15
: (2)考慮恰兩人勝: C(5,2)*C(3,1) = 30
: (3)考慮恰三人勝: C(5,3)*C(3,1) = 30
: (4)考慮恰四人勝: C(5,4)*C(3,1) = 15
: 全部 3^5 - 90 = 153種
: <正面>
: (1)五人相同: C(3,1) = 3
: (2)三人相同,兩人相異: C(5,3)*C(3,1)*2! = 60
: (3)兩人相同,兩人相同,一人不同: C(5,2)*C(3,2)*C(1,1)/2! * 3! = 90
: 平手的情況為 3+60+90 = 153種
<正面> 另一種利用排列的處理方法
(偏圖形化, 道理同上, 有時候我覺得用圖形更能減少漏討論的狀況)
列出: 甲乙丙丁戊
拳型 A A A A A => C(3,1)*1 = 3
A A A B C => C(3,1)*5!/3! = 60 => 共153種 #
A A B B C => C(3,1)*5!/2!2! = 90
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 163.21.252.206
... <看更多>