※ 引述《cokecola (社畜ing)》之铭言： : 过程真的很无聊，又不能交给AI或是用非法程式测试跟纪录，再次感觉到验证组的伟大， 操作不能给AI 那你有没有想过计算交给AI 先看一下你的数字 每一组样本都是100左右 因为样本小 所以区间用Wilson CI 条件 比例 95% 信赖区间 1 改二 / deux×2 73.3% 63.9% ～ 80.9% 2 改二 / deux+46cm 77.0% 67.8% ～ 84.2% 3 改二 / MK7+46cm 66.0% 56.3% ～ 74.5% 4 改一 / deux+46cm 62.0% 52.2% ～ 70.9% 可以看到区间基本上大量重叠 再算一下基本的同质性检定 卡方值=6.57 自由度=3 p=0.087 连假设四组不完全相同这种最宽松的主张都没有过统计学门槛 你的「至少一管 deux 能提升发动率」结论以你的数据来说 有 deux（组1+2）：151/201 = 75.1% 没 deux（组3） ：66/100 = 66.0% 差 +9.1% p = 0.096 合理范围是-1.9% ~ +20.2% 意思是这批资料同时相容於： deux 让发动率降 2% deux 让发动率加 20% deux 完全没差 再来你最後额外给的 改一 62% vs 改二 77% 这组是单一拿出来看 唯一统计学上可能有意义的 但做了多次实验 在统计学上还有多重比较的问题 你多组实验也会增加你伪阳性的可能 校正完之後同样还是过不了门槛 假设四组发动率其实都是平均值69.6 模拟十万轮100场 其中至少一对之间的发动率差看起来过门槛的机率有20% 最高组-最低组差距>=15%的机率有10% 而且2号机等级跟运都有差 实际机率还会更高 100场这个量级要验二项分布 除非加成是20%这种程度的数字 不然基本上是不可能验得出来 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 220.133.8.139 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/KanColle/M.1788143494.A.4A4.html