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[技术]起手op面积与平均3BV的关系 (5/633)
 [雷神] 王嘉宁 发表于 2019年6月25日
1 背景
起手如果是op,那么这个op的面积大小会对全局造成什么影响呢?这个问题的回答对是否以及如何挑图具有一定的指导意义。本文对此问题做一定的研究。
本文定义“op的面积”是指op包含的数字0和其他数字的数量,op面积最小为4,不可能是1、2、3、5和7等等。
本文的工作主要基于作者在MATLAB里搭建的环境,这个环境一直由作者全力维护,其中的很多代码反复经受过检验。本文实验的流程为:
Step 1:输入仿真局数、指定的起手位置,主要包括(1,1)、(1,15)、(8,15);
Step 2:随机生成局面;
Step 3:检查起手位置是否为op,如果不是op,返回第二步;
Step 4:计算起手位置op的面积Sop;
Step 5:计算局面的3BV;
Step 6:保存数据(Sop,3BV),返回第二步;
Step 7:数据处理。
在数据处理阶段,主要用一元线性回归分析。
2 实验结果:
下文中每组实验的仿真次数为100000次,起手op记为有效数据,所以有效数据处以仿真次数为起手开空率。下图是理论的起手开空率。作者自行搭建的环境的起手开空率与理论起手开空率相似,可从侧面印证本文结论的可靠性。-1/k是斜率,代表起手op的面积每增大几,3BV的期望就能减小几。这个指标的值越小,表示挑图的回报率越高。
 
(1)起手位置(1,1),第一次测试结果:得到有效数据50067组, 
 
起手位置(1,1),第二次测试结果:得到有效数据50053组, 
 
(2)起手位置(1,15),第一次测试结果:得到有效数据31072组, 
 
起手位置(1,15),第二次测试结果:得到有效数据31175组, 
 
(3)起手位置(8,15),第一次测试结果:得到有效数据15351组, 
 
起手位置(8,15),第二次测试结果:得到有效数据15537组, 
 
3 结论
(1)挑图有一定的价值。
(2)起手开出同样面积的op,则中间起手op的价值>边起手op的价值>角起手op的价值。
(3)角落处起手时,起手op的面积大约每增大9.8023,局面的3BV的期望就减小1。
(4)从边上起手时,起手op的面积大约每增大8.4897,局面的3BV的期望就减小1。
(5)从中间起手时,起手op的面积大约每增大7.1330,局面的3BV的期望就减小1。
回复此主题
第 1 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年6月25日
原文百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1qwY-Zqib-zhh0uG4dZx6xQ 
提取码:i04r 
第 2 楼
 [状元] 龚秋源 回复于 2019年6月26日
作者对开局op大小与该局3BV的相关性做了研究,绘制了散点图并做了简单线性回归,得出不同开局点时的斜率,评估开局挑图的意义,以期指导游戏实践,并得出了一些初步结论。
为本文能够更进一步的严谨且深入的探讨这个问题,建议做以下改进:
1. 本研究中X为开空大小,Y为3BV。当限定X为定值时,目测Y是正态分布的;但限定Y为定值时,X目测明显右偏,因此这是个I型回归。建议补充开局第一点开空大小的分布图。
2. 对第一点中“相同OP下,目测3BV为正态”补充证据,因为这是行回归分析的必须条件。可以挑几组出来画个图看看是否有正态的趋势,最好行正态性检验(当然,扫雷中很多问题都是近似正态,但大样本下其实并不是正态,这种情况下通不过正态性检验但我认为也可以当正态处理)
3. 笔误问题:开头地方“3BV减少几,改为减少1”
4. 图片中绿线是什么意思?均值的连线还是中位数的连线?建议补充说明
5. 结论2是如何得出的?能否将各第一点位置的几幅散点图中的线合并,使读者能更直观看出结论2?
6. 开头处为了解释matlab随机性的可靠,使用软件开空率接近理论辅助说明。此处建议给出率的标准误或置信区间,取代“相似”的表述
7!!最关键的一点,之前2-6点只是为了形式其实都不重要。线性回归建议补充标准化回归系数(即r值)、及回归系数标准差(根据标准差可以直接给出取值范围,不用跑几次取平均看误差,可适当增加一些样本量),并对回归系数及线性模型进行t检验或F检验。
第 3 楼
 [雷圣] 张少武 回复于 2019年6月26日
这个问题似乎很早就有结论,中腹op>边op>角op,对3bv的影响也是如此,但点出op的概率是反过来的。挑图也是这样,操作成本和判雷成本也是中心开>边开>角开,成本越高收益越大。很多高手不愿意中心乱点开局,就是因为太累了呗,而且个人水平难以支撑大量的反方向判雷(从右往左判,从下往上判,最恶心的是右下往左上判),就是表面的收益大,背后成本高。
第 4 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年6月26日
回复龚大佬:绿色的线是相同op面积的平均3BV。整个流程是首先由蓝色的原始数据做出绿色的平均值观察趋势,发现近似线性关系,根据奥卡姆剃刀原理,能用简单的模型就不用复杂的,所以再回过来用原始数据做一元线性回归分析。
本贴主要是为了公开一个实验结果,本意只是希望能用通俗易懂的语言让大多数人看明白,所以有些地方没有做得很学术,还请见谅。之后会发布一些原始数据,各位可以自行研究自己感兴趣的内容。
诸位如果有其他感兴趣的问题也可以在本帖回复,如果本人也有兴趣就会抽空做出来。
第 5 楼
 [雷神] 王嘉宁 回复于 2019年6月26日
回复武帝:本文建立的模型是基于这样一个假设:3BV越低越好。当然实际上还和其他很多因素有关。所以本贴的目的主要只是公布几个实验数据,本帖只是实证性研究而非规范性研究,不对各位的日常操作形成建议。
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