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ベル確率はどれくらいぶれるか?

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お世話になっております、スログラミングです。 前回 、ぶどう確率がどれくらいぶれるか?をプログラミングしてみましたが、今回は ベル編 です。 ということでツインドラゴンハナハナもしくはプレミアムハナハナのベル確率を検索してみましたが、ハナハナのベル確率って情報数がすごい少ないですね。。 (このサイトでもぶどう逆算の需要よりもベル逆算の需要の方が多いのが気になってましたが、謎が解けました。) 気が向いたら、ニューハナハナゴールドやツイドラ、プレハナのベル確率予想もチャレンジしてみます。 話が逸れましたが、ネットの海を徘徊しながら自分でまとめたベル確率はおよそこんな感じでした。 設定1:7.64 設定6:7.32 ということで早速シミュレータを回してみましょう。 説明は 前回 の記事を参照いただくということで割愛します。 ざっくりいうと、 ・シミュレータで設定1と設定6で100~1000個までベル取得した時のベル確率を1000回取得 ・ボックスプロット(箱ひげ図)で結果を描画 します。 ※毎度のことですが、本内容の正確性は何も保証できませんので、ご了承ください。 今回のアジェンダはこちら。 1. ヒストグラムとは? 2. 今回作成したコード 3. 結果の確認 1. ヒストグラムとは? 今回は前回のコードがほぼそのまま使えます。 修正点としては、 変数名をぶどう→ベルに変更 し、 ベル確率の設定を変更 するだけです。 # ベル確率の設定 ベル確率_設定1 = 7.64 ベル確率_設定6 = 7.32 とはいえ、これだけではあまりにも情報量が少ない記事になってしまいますので、今回はボックスプロットだけでなく ヒストグラム(度数分布) の描画も行ってみます。 ヒストグラムとは下図のようなグラフで、縦軸は 度数 、つまり 頻度(回数) を表しています。 下図は、設定1でベルを800個数えたときのベル確率がいくつになったか?をプロットしたデータですが、例えば緑枠で囲った部分を見ると、 ベル確率が7.50となるケースが約850回発生 したことがわかります。 同様に青枠で囲った部分を見ると、 ベル確率が8.25となるケースが約50回発生 したことがわかります。 当たり前といえば当たり前

ぶどう確率はどれくらいぶれるか?

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お世話になっております、スログラミングです。 6号機ジャグラー(SアイムジャグラーEX-TP)が導入されて1ヶ月ほどが経ちました。 やはり今後を担う機種だからか、ネットの評判を見ても甘めに運用してるお店がちょこちょこあるようです。 とすると、ぶどうを数えてみたくなりますが、前々から疑問に思っていることがありました。 それは ぶどう確率ってどのくらい荒れるの? ということです。 例えば、 開始1Gでぶどうが落ちた!設定6だ! って判断する人はいないですよね。 たまたま引けただけで試行回数が足りないだけだと判断すると思います。 では、100個なら?1000個なら? ということで今回もPythonでプログラミングして確かめてみましょう。 今回は ボックスプロット(箱ひげ図) を使って、 ぶどう確率がどのくらい荒れるのか? を視覚的に見えるようにしてみます。 まだ6号機ジャグラーのぶどう確率はわからないので 5号機のアイムジャグラーのぶどう確率でシミュレーション してみます。 ※毎度のことですが、本内容の正確性は何も保証できませんので、ご了承ください。 今回のアジェンダはこちら。 1. ボックスプロット(箱ひげ図)とは? 2. サンプルの作成 3. グラフの描画 4. 今回作成したコード 5. 結果の確認 1. ボックスプロット(箱ひげ図)とは? ボックスプロット(箱ひげ図)は、ビッグデータからを見る時に有効なグラフです。 具体的には下図のようなグラフで、一度に様々な情報を確認することができます。 今回は、 第1~3四分位 に着目したいと思いますが、 そもそも四分位って何? ということを説明します。 例えば、ぶどう100個取得した時のぶどう確率を11回測定したときの結果が以下の通りだったとき。 まずは、取得したデータをぶどう確率順に並べ替えます。 ここで 真ん中にきた値が第2四分位 となります。いわゆる中央値ですね。 次に、中央値を基準にデータを上下半分にわけます。 データの数が奇数の時は、中央値は除いて上下半分のデータの数が等しくなるようにします。 ここで 下半分の真ん中にきた値が第1四分位 、 上半分の真ん中にきた値が第3四分位 となります。 まとめると、取得データの25%、50%、75%の位置に