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23/03/17 07:27
잘 읽었습니다. 세 가지 정도 생각이 드는데, 질문드리겠습니다.
1. 지수인 n을 연도별로 다시 계산하면 유의미하게 다른 결과가 나오는 지, 만약 그렇다면 어떤 트렌드 같은 것이 있는 지 궁금합니다. 2. 직관적으로 생각하기에 '팀합'이란 것이 좋은 팀들은 골드 이상의 저력이 있다고 생각하고, 따라서 피타고리안 승률보다 놓은 실제 승률을 가질 수 있을 것 같다고 생각하는데, 제가 생각하는 팀합이 좋았던 팀들은 구락스, 19 그리핀, 20 담원, 23 티원 등이 있는데 현재 23티원은 확실히 피타고리안 승률보다 높은 승률을 기록하고 있는것이 보이네요. 언급한 다른 팀들도 비슷한 기록이 나올런지 궁금합니다. 3. 직관적으로 생각하기에는 게임이 일찍 끝날 수록 피타고리안 승률이 더 강한 predictive power를 지닌다고 생각하는데 게임 종료 시간별로 분류를 해서 한 번 통계를 낸 것을 보고 싶은 마음입니다 (예: 20분 초반에 끝난 경기 vs 20분 중후반에 끝난 경기 vs 30~40분을 넘는 경기)
23/03/17 11:27
1. 'n을 연도별로 다시 계산한다'가 무슨 의미인지 모르겠는데, n의 변화에 대해 따른 승률 변화를 질문하시는 거라면
n이 변화한다고 순위가 변하지는 않지만, n이 커질수록 숫자들이 점점 퍼져가는 경향이 있습니다. 예를 들어서 이번 스프링 기준으로 n이 2일 때 T1이 61, 농심이 38입니다만, n이 10일 때는 T1이 90, 농심이 9입니다. 2. 승강전 데이터를 처리하기 귀찮아서 21년까지만 했는데, 2편에는 21년 이전 연도도 한 번 해보겠습니다. 3. 음... 이런 경우에는 시간대 별로 n을 다르게 지정해야할까요? 고민이 많네요
23/03/17 12:28
1에서 이야기한 건 그냥 데이터를 연도별로 나누어서 각각 n 값을 찾는 걸 말씀드린 겁니다. 혹시 그렇게 각 연도의 n값을 비교할 때 어떤 패턴이 있는지 또한 그것이 어떤 골드 획득에 대한 정보나 아니면 메타에 대한 정보를 보여줄 수도 있지 않나 싶어서 의견을 내 보았습니다.
3은 일단 각 데이터 모두 다 같은 n으로 계산을 한 다음 피타고라스 승률과 실제 승률의 일치도를 비교해 보면 되지 않을까요?
23/03/17 07:36
기대승률과 실제승률 차이 같은거도 있었으면 더 보기 좋았을 거 같네요.
골드도 기왕 초당 골드랑 획득 골드 분리한 김에 cs를 제외한 골드 획득 같은 거도 의미가 있을까 궁금하구요.
23/03/17 11:31
1. 2편에서는 차이도 추가하도록 하겠습니다.
2. cs로 획득한 골드, 킬로 획득한 골드, 포골도 얻은 골드 이런 게 있으면 좋을텐데 없어서 힘들듯!
23/03/17 11:32
이번에는 earned GPM을 득점으로 놨는데
2편에서는 타워 철거 횟수 같은 다양한 것들을 득점으로 놓아보고 비교해보려고 합니다.
23/03/17 11:37
재밌는 접근이긴 한데 n을 동일하게 지정해도 되는가?에 관한 문제가 남아있긴 하겠네요
물론, 동일하게 지정하지 않으면 무엇을 기준으로 지정해야하는 것도 애매하긴 한데...
23/03/17 08:54
롤 지표 만들때 여러 변수를 제거하는것도 좋지만 가장 단순한 지표를 활용하는 것도 고려해야 된다고 봅니다.
피타고리안 승률이 언급되는것도 그냥 단순한 득점과 실점으로 기대승률이 계산되고 그 기대승률과 차이에서 팀의 특성같은게 나오는데 분당획득 골드차라는 지표는 야구의 득실에 비해 직관적인 지표가 아닌거 같네요.
23/03/17 11:34
골드를 버리더라도 승리에 도움이 되는 행동을 하면 기대 승률보다 실제 승률이 높을거고,
반대로 골드를 얻기 위해서 승리에 도움이 되는 행동을 안하면 기대 승률보다 실제 승률이 낮게되는 걸까요? 괴리율의 방향에 따라서 팀 적인 플레이 방향성을 어느정도 찾을 수도 있을 듯 합니다.
23/03/17 13:57
한가지 맹점이 있을 수 있는게 저 n 값을 도출해 낸 raw data가 16 - 22 인데 그 사이에 gold를 얻는 방법이 많이 달라졌다는 거겠죠.
특히 제압골, 타워 골드, 오브젝트 현상금 등 GPM에 직접적인 영향을 주는 지표들이 추가되었다보니 너무 옛날 거는 버려야 할 것 같다고 생각합니다. 아니면 최근 데이터에 가중치를 주거나요. 야구나 농구야 작은 룰의 변경은 있어도 뭐 3점슛이 4점슛이 되거나 홈런은 주자 한명당 2점이거나 이 정도의 변화는 없는데 롤은 그게 아니라서
23/03/17 15:55
제가 예전에 doe로 돌려봤을때 승자 예측이 가장 높은 변수는 total dmg to objectives 였습니다. 데이터가 있다면 이번 시즌 누가 우승할지 예측을 해 볼수 있겠네요.
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