こんばんは、無課金パワプラーありさじ(@ArimuraSaji)です。
今回は強化支良州水産高校におけるコツイベ発生率(船友イベント発生率)について調査したのでご報告いたします。
はじめに
2022年5月12日から始まった強化支良州水産高校では船友イベント(コツイベ)の発生率がアップしています。
これはアプリ内の支良州水産期間限定パワーアップのお知らせのその他のところにちゃんと明記されています。
「船友イベントの発生率と経験点がアップします。」
しかし、具体的にどの程度船友イベントの発生率が上がっているのかについては書かれていません。
体感では結構コツイベが発生してくれる印象ですが、実際のところ何%くらいなのでしょうか。
そこで今回は船友イベント(コツイベント)の発生率について調査いたしました。
ちなみに通常の高校のコツイベ発生率は約12%です。
コツイベ発生率についての調査結果[パワプロアプリ] - 気になる(仮)
調査方法
・使用するデッキ
コツイベ率アップ50%のイベキャラ4人
赤原勘八、天音姫恋、真開伊瑠花、本場あんこ
・イベキャラ全員が評価ピンクになってから計測開始
評価によってコツイベ発生率が変化するため
評価が低い時のコツイベ発生率について調査!?[パワプロアプリ] - 気になる(仮)
・青コツも赤コツもコツイベとしてカウントする
イベキャラが練習場所に出現しないことは考慮しない
練習出現率は約90%
イベキャラ、モブ、武将大名の練習出現率について調査した結果!?[パワプロアプリ] - 気になる(仮)
結果
上記の条件で4回サクセスを行った結果がこちらになります。
以上の結果よりコツイベ率アップ50%のコツイベ発生率は
317/572 * 100 = 55.4%
となることがわかりました。
この結果からコツイベ率アップなしの場合のコツイベ発生率を計算すると
55.4 / 1.5 = 36.9%
となりました。
通常の高校のコツイベ発生率が約12%なので、強化支良州水産高校ではコツイベ発生率が約3倍上がっているようです。
信憑性
今回のデータの信憑性についてですが、以下の式で評価しようと思います。
n = 1.96^2 * ( (1/p) - 1) / x^2
n: 試行回数, p: 確率, x: 誤差
この式は95%の事象を誤差xに抑えるための試行回数を求める式です(詳しいことは補足の欄に書いておくので興味があったら見てみてください)。
統計などではよく出てくる式だと思います。
この式により95%の事象を誤差±10%以内に抑えるために必要な試行回数を算出しようと思います。
確率(p)は0.554、誤差(x)は0.10なので、
n = 1.96^2 * ( (1/0.554) - 1) / 0.10^2
n = 309.3
となります。
なので、試行回数572回は十分な数と言えると考えられます。
次に誤差範囲について計算しておこうと思います。
先ほどの式を式変形すると
x = √( (1.96^2 * (1/p - 1) ) / n )
となります。
この式にp=0.554, n=572を代入すると
x = √( (1.96^2 * (1/0.554 - 1) ) / 572)
x = 0.0735
となります。
なので、強化支良州水産高校でのコツイベ発生率(コツイベ率アップ50%)は95%の確率で51.3%から59.5%になることがわかります。
補足
n = 1.96^2 * ( (1/p) - 1) / x^2 の導入
個人用のメモなので、読み飛ばしていただいて問題ないです。
使用する変数
μ: 平均
p: 確率
x: 誤差
n: 試行回数
s: 標準偏差
今回の例は二項分布であるが、二項分布の正規近似によりnが十分大きいとき、平均np、標準偏差√(np(1-p) )の正規分布として扱える。
正規分布では(μ - 1.96s) ~ (μ + 1.96s)の中に全事象の95%が含まれる。
ちなみに(μ - s) ~ (μ + s)だと68.26%、(μ - 3s) ~ (μ + 3s)だと99.74%となる。
μ + 1.96s = μ + xμ
1.96s = xμ
1.96√(np(1-p) ) = xnp
1.96^2 * (np(1-p) ) = x^2*n^2*p^2
1.96^2 * (p(1-p) ) = x^2*n*p^2
1.96^2 * (p(1-p) ) / x^2 = n*p^2
1.96^2 * ( (1/p) - 1) / x^2 = n
このように式を導くことが出来る。
参考サイト
二項分布の正規近似について
https://manabitimes.jp/math/1107
二項分布での標準偏差について
https://bellcurve.jp/statistics/course/6982.html
データが入る確率について
https://www.nli-research.co.jp/report/detail/id=66660?site=nli
その他
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1241222407
https://yukihyo.xyz/dqx/archives/131
補足2 使用したデータ
1がコツイベ発生、0がコツイベ未発生です。
Take1
Take2
Take3
Take4
ありさじ(@ArimuraSaji)