OPTlMUS PRIME
90
Парселы: Купить или крутить?
# Цены парселов. Примерная оценка, если лепить их с нуля:
Таблица собрана на основе предположительных шансов улучшения: [85%, 55%, 35%, 27%, 24%, 22%, 20%]
Достаточно надежными можно считать числа до фиолета.
Для оранжевых и выше статистики мало, но ошибка не огромная, для оценки - сойдет.
2. Здесь указаны средние числа. Не нужно ждать, что возьмете и каждый раз за 20 зл сделаете синий парсел.
Сделал программку, которая моделирует создание парселов, прогнал 1млн раз, в одной из попыток потребовалось 246 золота на 1 синий парсел. Это редкость, но случиться - может.
3. Не путать себестоимость создания парсела с нуля, с реальной ценой продажи. За счет акций и лотереи, те же красные парселы на ауке продавались по 500-700 зл. Если и черные делать не с нуля, а из акционных красных, то и реала будет потрачено значительно меньше. Поэтому, как говорилось выше, всерьез можно относится только к числам до фиолета.
4. Если будет статистика кликов - добро пожаловать в комменты)
Способ подсчета
| Ур. | Бел | Сер | Зел | Син | Фио | Орж | Крс | Чрн |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 71 | 30 | 1.71 | 5.96 | 20.70 | 60.5612.59 | 18772.47 | 634315 | 24241333 |
| 51 | 20 | 1.26 | 4.31 | 14.82 | 43.268.89 | 13351.20 | 453223 | 1730944 |
| 31 | 15 | 97 | 3.47 | 12.09 | 35.427.41 | 10942.53 | 371185 | 1419781 |
| 3 | 10 | 69 | 2.44 | 8.56 | 25.095.19 | 77.4429.94 | 263130 | 1005552 |
Таблица собрана на основе предположительных шансов улучшения: [85%, 55%, 35%, 27%, 24%, 22%, 20%]
Достаточно надежными можно считать числа до фиолета.
Для оранжевых и выше статистики мало, но ошибка не огромная, для оценки - сойдет.
2. Здесь указаны средние числа. Не нужно ждать, что возьмете и каждый раз за 20 зл сделаете синий парсел.
Сделал программку, которая моделирует создание парселов, прогнал 1млн раз, в одной из попыток потребовалось 246 золота на 1 синий парсел. Это редкость, но случиться - может.
3. Не путать себестоимость создания парсела с нуля, с реальной ценой продажи. За счет акций и лотереи, те же красные парселы на ауке продавались по 500-700 зл. Если и черные делать не с нуля, а из акционных красных, то и реала будет потрачено значительно меньше. Поэтому, как говорилось выше, всерьез можно относится только к числам до фиолета.
4. Если будет статистика кликов - добро пожаловать в комменты)
Способ подсчета
Представим, что взяли 1000 белых парселов по 30 сер и кликнули. Цена клика - 1.2 зл.
В 85% случаев получается серый, в 15% ничего не происходит.
Берем еще 1000 серых, кликаем. Цена клика 1.7 зл = В 55% случаев получается зеленый, в 45% белый.
Перепишу это предложение в виде равенства:
По этой схеме всё считается для последующих цветов.
Если сократить на 1000 и написать в общем виде,
Для подсчета цен, нужно знать вероятности успешного клика. Админ не говорит, пришлось набирать статистику.
Дополнительно, прокликал по 200-300 белых парселов разных уровней. Хотел убедиться, что шансы не зависят от уровня парселы.
Не понятно, всё в рамках статистической погрешности, вроде бы явных перекосов или нет, или они достаточно маленькие, чтобы игнорировать их.
Ну и осталось посчитать. Вместо калькулятора взял python.
В 85% случаев получается серый, в 15% ничего не происходит.
Цена_серого = 30 + (1.2 / 0.85) = 1.71 зл, вроде бы интуитивно понятно.
Берем еще 1000 серых, кликаем. Цена клика 1.7 зл = В 55% случаев получается зеленый, в 45% белый.
Перепишу это предложение в виде равенства:
1000 * (цена_серого + цена_клика) = 550 * цена_зеленого + 450 * цена_белого
цена_зеленого = (1000 * (цена_серого + цена_клика) - 450 * цена_белого) / 550
цена_зеленого = (1000 * (цена_серого + цена_клика) - 450 * цена_белого) / 550
По этой схеме всё считается для последующих цветов.
Если сократить на 1000 и написать в общем виде,
цена_2 = (цена_1 + цена_клика - (1-p) * цена_0) / p
p - вероятность успеха,
цена_1 - парсел, на который кликаем,
цена_0 - парсел, в который откатимся в случае неудачи.
p - вероятность успеха,
цена_1 - парсел, на который кликаем,
цена_0 - парсел, в который откатимся в случае неудачи.
Для подсчета цен, нужно знать вероятности успешного клика. Админ не говорит, пришлось набирать статистику.
Цвет : Удачно | (Шанс)
-----------------------------
Сер : 2563 из 3020 | (0.849)
Зел : 986 из 1801 | (0.547)
Син : 491 из 1386 | (0.354)
Фио : 240 из 898 | (0.267)
Орж : 72 из 305 | (0.236)
Крс : 35 из 157 | (0.223)
Чрн : 3 из 11 | (0.20 // Предположительно)
-----------------------------
Сер : 2563 из 3020 | (0.849)
Зел : 986 из 1801 | (0.547)
Син : 491 из 1386 | (0.354)
Фио : 240 из 898 | (0.267)
Орж : 72 из 305 | (0.236)
Крс : 35 из 157 | (0.223)
Чрн : 3 из 11 | (0.20 // Предположительно)
Дополнительно, прокликал по 200-300 белых парселов разных уровней. Хотел убедиться, что шансы не зависят от уровня парселы.
71 лвл (300) → 261 серых (0.87)
51 лвл (200) → 155 серых (0.78)
31 лвл (300) → 257 серых (0.86)
3 лвл (300) → 261 серых (0.87)
51 лвл (200) → 155 серых (0.78)
31 лвл (300) → 257 серых (0.86)
3 лвл (300) → 261 серых (0.87)
Не понятно, всё в рамках статистической погрешности, вроде бы явных перекосов или нет, или они достаточно маленькие, чтобы игнорировать их.
Ну и осталось посчитать. Вместо калькулятора взял python.
p = [ 0.85, 0.55, 0.35, 0.27, 0.24, 0.22, 0.20]
cc = [1.20, 1.70, 2.40, 3.40, 4.80, 6.70, 9.40] # click_cost 71
# cc = [0.90, 1.20, 1.70, 2.40, 3.40, 4.80, 6.70] # 51
# cc = [0.70, 1.00, 1.40, 2.00, 2.80, 3.90, 5.50] # 31
# cc = [0.50, 0.70, 1.00, 1.40, 2.00, 2.80, 4.00] # 3
gold0 = 0.30
gold1 = gold0 + cc[0] / p[0]
gold2 = (gold1 + cc[1] - (1 - p[1]) * gold0) / p[1]
gold3 = (gold2 + cc[2] - (1 - p[2]) * gold1) / p[2]
gold4 = (gold3 - (1 - p[3]) * gold2) / p[3]
real4 = ( cc[3] ) / p[3]
gold5 = (gold4 - (1 - p[4]) * gold3) / p[4]
real5 = (real4 + cc[4] ) / p[4]
gold6 = (gold5 - (1 - p[5]) * gold4) / p[5]
real6 = (real5 + cc[5] - (1 - p[5]) * real4) / p[5]
gold7 = (gold6 - (1 - p[6]) * gold5) / p[6]
real7 = (real6 + cc[6] - (1 - p[6]) * real5) / p[6]
print('Бел: Gold:', f'{gold0:>8.2f},', 'Real:', f'{ 0:>8.2f}')
print('Сер: Gold:', f'{gold1:>8.2f},', 'Real:', f'{ 0:>8.2f}')
print('Зел: Gold:', f'{gold2:>8.2f},', 'Real:', f'{ 0:>8.2f}')
print('Син: Gold:', f'{gold3:>8.2f},', 'Real:', f'{ 0:>8.2f}')
print('фио: Gold:', f'{gold4:>8.2f},', 'Real:', f'{real4:>8.2f}')
print('Орж: Gold:', f'{gold5:>8.2f},', 'Real:', f'{real5:>8.2f}')
print('Крс: Gold:', f'{gold6:>8.2f},', 'Real:', f'{real6:>8.2f}')
print('Чрн: Gold:', f'{gold7:>8.2f},', 'Real:', f'{real7:>8.2f}')
cc = [1.20, 1.70, 2.40, 3.40, 4.80, 6.70, 9.40] # click_cost 71
# cc = [0.90, 1.20, 1.70, 2.40, 3.40, 4.80, 6.70] # 51
# cc = [0.70, 1.00, 1.40, 2.00, 2.80, 3.90, 5.50] # 31
# cc = [0.50, 0.70, 1.00, 1.40, 2.00, 2.80, 4.00] # 3
gold0 = 0.30
gold1 = gold0 + cc[0] / p[0]
gold2 = (gold1 + cc[1] - (1 - p[1]) * gold0) / p[1]
gold3 = (gold2 + cc[2] - (1 - p[2]) * gold1) / p[2]
gold4 = (gold3 - (1 - p[3]) * gold2) / p[3]
real4 = ( cc[3] ) / p[3]
gold5 = (gold4 - (1 - p[4]) * gold3) / p[4]
real5 = (real4 + cc[4] ) / p[4]
gold6 = (gold5 - (1 - p[5]) * gold4) / p[5]
real6 = (real5 + cc[5] - (1 - p[5]) * real4) / p[5]
gold7 = (gold6 - (1 - p[6]) * gold5) / p[6]
real7 = (real6 + cc[6] - (1 - p[6]) * real5) / p[6]
print('Бел: Gold:', f'{gold0:>8.2f},', 'Real:', f'{ 0:>8.2f}')
print('Сер: Gold:', f'{gold1:>8.2f},', 'Real:', f'{ 0:>8.2f}')
print('Зел: Gold:', f'{gold2:>8.2f},', 'Real:', f'{ 0:>8.2f}')
print('Син: Gold:', f'{gold3:>8.2f},', 'Real:', f'{ 0:>8.2f}')
print('фио: Gold:', f'{gold4:>8.2f},', 'Real:', f'{real4:>8.2f}')
print('Орж: Gold:', f'{gold5:>8.2f},', 'Real:', f'{real5:>8.2f}')
print('Крс: Gold:', f'{gold6:>8.2f},', 'Real:', f'{real6:>8.2f}')
print('Чрн: Gold:', f'{gold7:>8.2f},', 'Real:', f'{real7:>8.2f}')
Хотя у меня появилась теория что сазар текст без опечаток не воспринимает
Если из 1000 зеленых сделал 345 синих, за шанс создать синий из зелени, беру 0.345 (34.5%)
Хотя очевидно это не точный %, а с небольшим разбросом.
По 1000 от серых до синих - да (лет за 6-7), часть фиолета тоже, а рыж и крась - данные преимущественно получены от сокланов.
Далее, на основе этих %, написал программу, которая повторяя логику создания парселов, "не реально" сделал по 100.000 штук и посчитал средние цены для таблицы