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再構築3
やっと上がり判定・テンパイ判定・良形悪形判定のプログラムができた・・

待ち形別順目別のリーチのツモ上がり率をようやく出すことができました。
agha5.png
agha6.png
良形だとツモ上がり率は6%ちょっとから8%くらいまで、平均で約7.4%。
悪形だとツモ上がり率は3%くらいから4%ちょっとまで、平均で約3.9%。

1/34≒2.9%、2/34≒5.9%なので、それよりは実際のツモ上がり率はかなり高い。
この要因としては
・上がり牌は自分で使っていることが少ない。
・場に多く出ているとリーチしにくい。
このくらいだろうか。

(注)
この集計はデータを水増しするために前回の待ち関係なしのものと異なりリーチ者以外のツモについても含めている。
人為的な要素は入らない要素だし問題はあるまい。
良形の定義は「上がり牌のうち手牌の中で使われていない枚数が5枚以上」≒両面+3面以上待ち。
ツモに関してなので字牌待ちは良形としていない。
あと回帰直線の引き方は前回と同じ。

後は他家の自分に対する対応を残すのみ。
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再構築2
まずベタ降り者の放銃率から
agha1.png
おおむねベタ降り者の放銃率は0.2%~0.5%。前回調べたときよりやや下ぶれしているもよう。
カテゴリ分けを多くしているのでより安全な牌を選びやすくなったためと思われる。

次は立直者ツモ率=自分の放銃率について(立直者の待ちは不明)
agha3.png
1順当たりツモ上がり率は平均6.06%
順目について微妙な増加傾向が見えるので、以前に放銃率を推定したときのように回帰分析もどきをやってみる。
ツモ上がり率をy、順目をx、としたとき、y=αx+βと推定する。
ツモ回数をn_x、ツモ上がり回数をk_xとしたとき
誤差二乗和agha4.pngを最小化するαβを求めた。(なお以前の推定でn_xまで2乗の中身に入れていたのはウソ。こうしておけば回帰直線は平均値を通る)

1順ごとのツモ上がり率の増分0.07%と小さく回帰分析にしてしまっていいのか分からないけれども
オリジナル要素を入れてて検定方法も分からないし勘弁していただきたい。

定性的な考えとして、
・立直の順目が遅くなったときは待ちが枯れかけている場合(=自分のツモ牌に和了牌がある確率が小さいことが明確に見えているとき)があってそのときは立直に出にくい。相対的に自分のツモ牌に和了牌がある確率が高いときに立直に出ることが早い順目に比べて多くなる。
・早い順目に立直をかけたがしばらくの間上がれなかったときはいままで和了牌をツモれなかった分、山に和了牌が埋まっている確率が早い順目に比べて上がっている

などということがあるので遅い順目のほうがツモ上がり率が高いことはそこまで不思議なことではないです。
今回の推定では1順目と18順目で1%くらい差があるので無視できるほどか?といわれるとそうは思えないので
やや怪しいところはあるものの順目別ツモ上がり率の推定値を採用することにします。

ところで、この前「1順当たりランダム牌和了率を順目によらない定数としているが、実は良形・悪形不明の場合のそれは前回順目別にすでに出している。(そしてその数値は0.059779よりだいぶ小さい。)」
なんてことを書いたけれど1順当たりツモ上がり率を普通に(立直者がツモった回数)/(立直者がツモ上がりした回数)でとったらちゃんと0.059779に近い値になってました。やっぱりすなおが一番。


後は自分の和了率=立直者の和了率と他家の自分に対する放銃率くらいが分かればokかな

自分の和了率=立直者の和了率では今と同じことを良形悪形に分けてする必要がある。
まず上がり判定をする関数を作る必要があるな…

他家の自分に対する放銃率は今のところアイデアなし。
自分が非現物待ちのときはベタ降り者の放銃率と同じにすればいいだろうけれど、
現物待ちのときはどうするか。
非立直者が現物を切ってくる確率と現物の平均種類数から求めればいけるだろうか?
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Author:nisi5028
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