Kapigene (2008) 11, 1-8 (c) 2008 Crowgene Publishing Group All rights reserved ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ When advertising points under 40,000 points and the selling time was more than 10 minutes then the selling time was regulated by advertisements but not by the linear way Crow22312, National Kapi Research Institute, University of PTT, Taiwan Introduction Kapilands, 也就是所謂的 Kapi 3.0, 它是 Kapi-regnum (Kapi 3.5) 的前身. Kapi-regnum 的很多東西都是承襲 Kapilands 而來, 因此探討研究 Kapilands 對於 我們研究 Kapi-regnum 是很有幫助的. 廣告是 Kapi 遊戲中迷人的 selling time 產生依據之一, 掌握了 selling 的 強者往往就是遊戲中耀眼的大戶; 也因此大家都對於如何縮短 selling time 有很大 的興趣. 先前烏鴉有在商店裏面從 0 添加至 40,000 點的廣告觀察時間過, 但年代 久遠加上又沒留下什麼資料, 也不記得是結果是太過簡單還是自己不會分析, 因此又 做了這次實驗. Material and Methoods 這次受測的對象是 kapi 3.0 的衣櫥, 地點法國. 當時的統計數值如下: Wardrobes 2.377.606 2.790,37 ￠ 15,74 Wardrobes 14.966.179 2.377.606 ( 全部上架完畢以後烏鴉有觀察, 確定 Demand 沒在上架期間增加 ._. ) 使用的是五棟這種東西: ( #99583 - #99587 ) Furniture store E:400 4000m2 1000 Wardrobes (Q:7) 然後使用衣櫥的量與品質同上所示為 Q7, 1000 個. 我們採用的上架價格為 4,000 caps/each, 廣告的份量則是依照編號分別為 0 點, 1w 點, 2w 點, 3w點, 4w 點. 逐個上架並觀察銷售所需時間. Result Everything will be sold in 47 h. 5 min. 33 sec. ( 169,533 sec ) Everything will be sold in 29 h. 51 min. 40 sec. ( 107,500 sec ) Everything will be sold in 21 h. 48 min. 10 sec. ( 78,490 sec ) Everything will be sold in 17 h. 10 min. 10 sec. ( 61,810 sec ) Everything will be sold in 14 h. 9 min. 37 sec. ( 50,977 sec ) ( 暫時沒有圖表, 如果烏鴉心情好或許會補上 ._.|| ) Discussion 照理說, 上面的數據會有 +/- 1 sec 的誤差; 因此就算真的是成反比 也有可能線性迴歸線的 R^2 值是 0.9 幾而非剛好 1.0. 但在這裡的數據以 Excel 繪圖求得的迴歸線 R^2 值無論是以總秒數繪圖還是以減免時間量的 角度來看都是 0.887 左右, 與 1 相差甚遠. 就圖形上來看它也明顯的是 一個弧線而非斜直線. 根據以往的數據, 很多其他影響 selling time 的因子拿到的圖形也都 呈現弧形的狀況來看, 烏鴉最近的想法是推測販售時間公式像下列型態: T = 1/p * f(x)^g(y) 其中的 T 當然就是指我們所能看到的販售時間, p 是雇員數量. f(x) 是 品質, 廣告, 等級, 以及基礎販售時間常數這幾個變因所在的位置; g(y) 則 是 價格 與 S/D 這兩個變因所在的位置. ( 因為只有後兩者有能讓販售時間 飆高爆增的潛力. ) 上述公式取完 log 以後如下: logT = g(y) * [ logf(x) - logp ] 其展開的形式 logT = g(y) * logf(x) - g(y) * logp 其實就等同 ^^^^ ^^^^ ^^^^^^^ ^^^^^^^^^^^ y = a * x + b 所以 f(x) 這團的變因取 log 以後應該要和 logT 呈線性關係. ( 同理, S/D 應該也能這樣子觀察. ) 我們的數據經由這樣子的處理加繪圖可得 R^2 = 0.970; 上次 S/D 實驗的數據則是可以得到 R^2 = 0.986. 大致上是支持這個模型, 但因 f(x) 中還有兩項變因, g(y) 中還有一項變因所以沒辦法觀察到 R^2 = 1 或者 0.99x 之類的結果. 總結以上, 廣告在四萬點以內的時候都是加越多, 販售所需時間越少. 但減少的時間量並非線性的關係: 當您可能高估了售價的時候會大幅的減少 所需販賣的時間, 當您低估售價的時候則是可能獲得較少的販售時間減免; 甚至減免的時間少於原來時間的一半.. 當然, 原來就只賣 10 min 的話就算 加了廣告還是 10 min. Acknowledgements 這項實驗能被完成要先感謝所有在 PTT 上討論與在遊戲中互動的朋友們, 現在烏鴉能夠想起來最重要的幾位依時間順序分別是: fly 大讓烏鴉開始了 椅子的不歸路, amnotu 大慫恿烏鴉使用 coins, wrdoff 大的借貸, hello 大 的各種研究分享... 當然, 還有在遊戲中長期照顧烏鴉的貿易夥伴們以及默默 使用烏鴉寫的 script 的支持者們 XD References Atsushi S, Shinsuke I, Miyuki K, Emi T, Fenghuang Z, Ichiro H, Yongsheng H, Tsutomu O, Satoru T, Ryuzo U, Bart B, John S and Hiroyasu E. (2005). Oncogene, 24, 6936–6944. ( 因為烏鴉抄它的格式.. XD ) 睡不好真的是會讓人發瘋, 沒事寫得跟 paper 的樣式一樣幹麻? 囧.. 直接 End 的烏鴉可以跟你們說重點在這邊前面一點點的 discussion 中有個 新的販售時間模型以及 result 的部分有新的實驗數據. <(_ _)> --

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