傷害公式計算 - 線上
By Catherine
at 2017-06-03T13:05
at 2017-06-03T13:05
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※ 引述《greydust (灰)》之銘言:
: 根據測試文, 美版的傷害公式為:
: 傷害 = 技能倍率 * (AP * 0.0725 - DR * 0.05 + 1.8845)
: 也就是大約1.45 DR可以抵消1 AP
: 照著這個思路去測試, 台版的傷害公式實測為:
: 傷害 = 技能倍率 * (AP * 0.0521 - DR * 0.0373 + 2.335)
: 也就是大約1.4 DR可以抵消1 AP
: 比對公式也可以看出, 台版高AP打低DR遠比美版不痛很多, 但AP:DR的倍率差不多
: 所以我們應該可以相信台版已經是改完兩次版的公式了(也就是目前韓版的公式)
我是認為這是同一公式,只是樣本數導致的差異
原po試過將自己的數據和reddit上數據合併求回歸線嗎?
: (當然也不排除是測試職業不一樣的原因)
職業的天生被動技能等級有考慮?
: 另外依照這篇的測試結果, 256 DR的時候不知為何的減傷了20%
: 由於我也沒有這麼高DR的裝備, 所以暫時也不知道為什麼
AP和DP是線性成長,但是,AP*0.0521-DR*0.0373,這個攻防差值可能存在邊際效應
美服的數據中,攻防差最大的一組數據(180,110)代入
180*0.0725-110*0.05+1.8845 = 9.4345。
如果這個攻防差值不存在邊際上限才能完全肯定
當然也不排除其他影響因素:
被動BUFF、公會BUFF、氣候(雨天傷害下降)、等差壓傷
: ===
: 另外本來我弄了不少新飾品想測試每個飾品的真實效果
: 但是週四以後我測出來的數字和上週的數字有巨大的差別
: 我不太清楚是不是改版又改了什麼, 還是只是樣本數不夠大的問題
: 但這種機率性的東西, 如果單純測個500~1000次, 光是95%信賴區間就有5~10%的範圍
: 所以要精細的判斷每個裝備的真實迴避率相當困難, 大概至少要統計個5000次才會精準
: 就像上面reddit的迴避測試, 他測了1000次但是每個點其實都還是有相當程度偏離歸納出來的線
: 因此我暫時不打算再做更多測試, 之後可能會傾向先套公式測試該飾品是否有防禦力
: 其他的都會先相信上次挖資料出來的表是正確的
做了近千次測試,95%信賴區間還有10%的範圍,只能考慮是公式錯誤或有其他變因。
迴避率要排除的東西太多了,還是當信仰吧。
--
: 根據測試文, 美版的傷害公式為:
: 傷害 = 技能倍率 * (AP * 0.0725 - DR * 0.05 + 1.8845)
: 也就是大約1.45 DR可以抵消1 AP
: 照著這個思路去測試, 台版的傷害公式實測為:
: 傷害 = 技能倍率 * (AP * 0.0521 - DR * 0.0373 + 2.335)
: 也就是大約1.4 DR可以抵消1 AP
: 比對公式也可以看出, 台版高AP打低DR遠比美版不痛很多, 但AP:DR的倍率差不多
: 所以我們應該可以相信台版已經是改完兩次版的公式了(也就是目前韓版的公式)
我是認為這是同一公式,只是樣本數導致的差異
原po試過將自己的數據和reddit上數據合併求回歸線嗎?
: (當然也不排除是測試職業不一樣的原因)
職業的天生被動技能等級有考慮?
: 另外依照這篇的測試結果, 256 DR的時候不知為何的減傷了20%
: 由於我也沒有這麼高DR的裝備, 所以暫時也不知道為什麼
AP和DP是線性成長,但是,AP*0.0521-DR*0.0373,這個攻防差值可能存在邊際效應
美服的數據中,攻防差最大的一組數據(180,110)代入
180*0.0725-110*0.05+1.8845 = 9.4345。
如果這個攻防差值不存在邊際上限才能完全肯定
當然也不排除其他影響因素:
被動BUFF、公會BUFF、氣候(雨天傷害下降)、等差壓傷
: ===
: 另外本來我弄了不少新飾品想測試每個飾品的真實效果
: 但是週四以後我測出來的數字和上週的數字有巨大的差別
: 我不太清楚是不是改版又改了什麼, 還是只是樣本數不夠大的問題
: 但這種機率性的東西, 如果單純測個500~1000次, 光是95%信賴區間就有5~10%的範圍
: 所以要精細的判斷每個裝備的真實迴避率相當困難, 大概至少要統計個5000次才會精準
: 就像上面reddit的迴避測試, 他測了1000次但是每個點其實都還是有相當程度偏離歸納出來的線
: 因此我暫時不打算再做更多測試, 之後可能會傾向先套公式測試該飾品是否有防禦力
: 其他的都會先相信上次挖資料出來的表是正確的
做了近千次測試,95%信賴區間還有10%的範圍,只能考慮是公式錯誤或有其他變因。
迴避率要排除的東西太多了,還是當信仰吧。
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By Emily
at 2017-06-07T01:32
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