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怎么看待《明日方舟》新干员年是限定以及限定池子不继承之前保底和双up? 第1页

  

user avatar   Yumemi-Hoshino 网友的相关建议: 
      

不谢邀。

我正在写洪炉剧情的一些猜测,翻剧情截图时,看到了游戏内的这个公告。

反正我是看的当场懵逼。

限定+混池+不继承保底???这是什么诡异操作。

总而言之,我们先算算这个概率对我们的影响到底有多大。

方舟的角色池迄今为止有三种。

第一种:双六星UP池,UP角色占六星出率的50%,用于轮换池,例如现在正在轮换的这个老爷子和闪灵的池子。

出单个目标角色的概率=2%(六星掉率)X50%(出率提升)X50%(两个UP)=0.5%。

第二种:单六星UP池(图是网上拿的),UP角色占六星出率的50%,多用于活动/剧情池,偶尔也用在轮换池上。

出单个目标角色的概率=2%(六星掉率)X50%(出率提升)=1%。

第三种:就是这次的这个诡异混池了,UP角色占六星出率的70%。

出单个目标角色的概率=2%(六星掉率)X70%(出率提升)X50%(两个UP)=0.7%。

出率位于第一种和第二种之间,对于这次卡池想要单独狙击年/阿的玩家来说,低了0.3%的几率。

但考虑到这次是两个新的六星,NGA有人计算了两个新六星分池和混池分别的几率。

详细的算法、期望值和图可以在原帖里看,我就直接贴个结论:

可以看出如果全都想要的话,这次的池子和连续两个单up池区别并不大。这也说明鹰角70%的概率是认真算过的,不是随便给的。
当然还是有轻微区别的。
P(count = 200|俩单up池) = 80.82%
P(count = 200|地生五金) = 77.17%
但是还是要慎重氪金。

另一个帖子里的模拟次数更多:


结论是:

结论是这两种情况期望接近,而标准差相差10,也就是说限定池会比两个单up池欧非差距更大一些。

这的确有点反直觉,我自己脑补时的感觉也是分开双池要比混池更划算,但数学不会骗人,结论是区别不大。

那么这次池子的情况总结起来就是:

对于两个都想要的人来说,区别不大。对于只想要一个的人来说,并不友好。

那么为啥观感会这么差?

因为阿在剧情里的缺位+阿是个受众比较少的furry+阿是个男孩子但既不够清秀也不够霸道总裁。这样一来,大部分想要一个的玩家,必定是瞄准着年去的。年是【期间限定】,这一波不抽就得等到不知道什么猴年马月,自然就会产生一种逼氪感,让不友好感加倍。况且大多数人谁没事去算概率玩(就算是我,也是简单算算单角色概率就得了,不会去算两种池子的对比概率),让不友好感加倍加倍。况且还有一个池子不继承保底的莫名概念,更让不友好感加倍加倍加倍。

说完了现状,我们再来说说为什么(个人猜测角度)。

游戏运营了快一年,赶着春节出个限定池子属于手游正常操作(我还等着L2D皮肤呢),又已知分池和混池的抽卡概率是相似的,那么鹰角为什么非要把两个池子合起来呢?

从角色角度讲,大概是对阿单立池子没信心,想要搭伙一起卖吧。

按理说阿作为第一个六星特种,就算是furry和男孩子也不至于这么牌面不足(单纯强度就值得期待一下)。

问题还是出在角色缺乏足够的展示机会,洪炉剧情中固然能看出这帮龙门人+喧闹里出现的菜刀白毛应该挺有戏份的,但没有做出来就是零。并且从现在进池子的操作来看,下一个活动和第七章应该也和这组人马没有太多缘分,他们的戏大约要等到解决了这次龙门危机,时间线追上一系列的活动剧情后(推测游戏内时间半年-一年)后才能有。从内容和抽卡配合的角度来说,不得不说是个失误(迄今为止出的新六星只有阿没有专属剧情)。若这次的池子是年+霜星,就算是双限定,恐怕都不会观感糟糕。

那么我们再深入挖掘一步,大局上为什么非要把阿凑到春节池里?

收入下降?我觉得未必,首月6亿鹰角自己都明白只是个案,不能持久。虽说经过了人员扩张,但因为自研自运,短期内1亿+的月流水非常非常富余,不至于做出竭泽而渔的事情。

问题可能出在方舟的游戏内经济设定上。

一个普通玩家,一个月能凑几抽?

剿灭作战1700*30/7=7285(合成玉)

每日任务100*30=3000(合成玉)

每周任务500*30/7=2142(合成玉)

凭证所100*6=600(合成玉)

维护补偿不太好算,按照个人记忆,勉强算个每月600吧。

在不用月卡的情况下,每月可以获得13627合成玉,按照600玉一抽来计算,是22.7抽。

除了合成玉之外,还有一些肯定会获得的凭证。

签到里有一个,绿票商店的第一层有两个。

也就是无氪玩家,每月能凑出25.7抽。

如果购买了月卡,还能获得200*30=6000的玉=10抽。

结论,就算大部分的绿票和黄票都不兑换抽卡凭证,就算通关给的石头都拿去干别的,月卡玩家每月也能轻松凑出35.7抽。

明日方舟现在开卡池的时间间隔是多久?

骑兵与猎人(小虎鲸) 5月30日

靶向药物(陈) 7月9日

火蓝之心(黑) 8月27日

久铸尘铁 (老爷子) 9月10日

战地秘闻(企鹅) 10月15日

喧闹法则+危机合约(蓝天使) 11月19日

局部坏死(煌) 12月24日

从4月30日开服到12月,8个月7个新池子,在池子的间隔里月卡玩家可以获得1.14*35.7=40抽,而出六星的概率是2%,再加上方舟的保底机制。从概率角度说,一般人抽到50-60发,就很大几率(90%)能拿到一个六星。

这就是问题的根源所在:随着产能的逐渐上升和开服时的十个六星已经被很多玩家抽干净。如果继续保持这样的经济模式,随着未来剿灭任务的进一步增加(提升每周合成玉数目),一些百无聊赖的玩家转入合成玉制造,以及新关卡和活动的增加(各种补偿增加)。抽卡所需的合成玉大部分都会来自玩家可以免费获得+自制造了,游戏抽卡模型和游戏内经济系统就彻底崩了,直接断崖下跌。

与其等到事情到了难以挽回再改,让游戏和玩家彻底爆炸,还不如现在先从卡池改起(代价就是现在被骂一波)。把火蓝之心时的两个新角色分池变成这次的两个新角色混池,寄希望于用池子平衡一下这个糟糕的趋势。

至于为啥池子不继承数据,我找不到合理解释(不继承数据虽然会增加玩家的抽数,但同时也肯定会有人觉得不爽而不抽,很可能起不到增加收入的目的,不如单列一个限定寻访的保底队列,可以继承到下次限定寻访),或许是底层设计让方舟没办法同时保持两组卡池的累计数据进行计算?

所以说数学真的不会骗人,当年没做好的计算题,现在只能靠着牺牲玩家对游戏的印象来还债。

总而言之,谨慎氪金。


user avatar   GalAster 网友的相关建议: 
      

YJ 策划数值学的不错, 35% 的限定概率差不多平均要抽 100 次.

确切的说是 98.8 次.


考虑每一抽后的结果, 有如下三种状态

  • 中: 中了, 结束
  • 空: sorry, 中了其他 6 星, 重新开始
  • 非: 没中 6 星, 继续抽

我们可以列出如下状态转移矩阵, 其中

剩下的就是编程计算了:

                get6         [         n_         ]                   :=                   Which         [         0                   <=                   n                   <=                   50         ,                   2                   /                   100         ,                   n                   <=                   99         ,                   2         (         n                   -                   49         )                   /                   100         ,                   True         ,                   0         ];                            count         [         p_         ]                   :=                   Block         [                             {                              a                   =                   Table         [{         i         ,                   1         }                   ->                   get6         [         i         ]                   *                   (         1                   -                   p         ),                   {         i         ,                   99         }],                              b                   =                   Table         [{         i                   -                   1         ,                   i         }                   ->                   1                   -                   get6         [         i                   -                   1         ],                   {         i         ,                   2         ,                   99         }],                              c                   =                   Table         [{         i         ,                   100         }                   ->                   get6         [         i         ]         p         ,                   {         i         ,                   99         }],                              M         ,                   mkv                             },                             M                   =                   SparseArray         [         Flatten         @         {         a         ,                   b         ,                   c         ,                   {         100         ,                   100         }                   ->                   1         }];                             mkv                   =                   DiscreteMarkovProcess         [         1         ,                   M         ];                             Mean         @         FirstPassageTimeDistribution         [         mkv         ,                   100         ]                            ];                            avgTimes         [         p_         ]                   :=                   Evaluate         @         N         [         count         [         p         ]                   /.                   p                   ->                   p                   /                   100         ]                            ListLinePlot         [                             Table         [         avgTimes         [         p         ],                   {         p         ,                   1         ,                   100         }],                             PlotTheme                   ->                   {         "Detailed"         ,                   "BoldColor"         },                             PlotRange                   ->                   {         0         ,                   1000         }                            ]            
  • 5%: 691.891次
  • 10%: 345.946次
  • 15%: 230.63次
  • 20%: 172.973次
  • 25%: 138.378次
  • 30%: 115.315次
  • 35%: 98.8416次
  • 50%: 69.1891次
  • 75%: 46.1261次
  • 100%: 34.5946次(等价于抽6星)

可以看到假设限定概率对半分也就是 35% , 那么期望次数高达 98.8 次


你以为你有 100 抽就稳了吗, NO!

注意是平均 100 抽, 有 12% 的非酋抽两百抽都抽不到年, hhhh

  • 10抽: 6.78357%
  • 20抽: 13.107%
  • 30抽: 19.0014%
  • 40抽: 24.496%
  • 50抽: 29.6179%
  • 100抽: 62.8974%
  • 200抽: 88.5912%
  • 300抽: 96.4231%
  • 400抽: 98.8792%
  • 500抽: 99.6491%
  • 1000抽: 99.9989%
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两个新六星都出平均需要大约 150 次不到.


更详细的对照表可以看这儿:


user avatar   wang-yang-42-21-35 网友的相关建议: 
      

福王是被马世英拥立的

鲁王只是监国

唐王素有大志,刚烈有谋,称帝但是被郑芝龙裹挟,郑芝龙投降后,唐王战死。

邵武帝是唐王的弟弟,唐王让他继位,他有不能退让的理由。

桂王是福王之外最名正言顺的,属于正常登基。

靖江王,这是一个野心家+傻缺


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福王是被马世英拥立的

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