「私たちが人生で経験することの多くは、スキルと運の組み合わせから生じます」と尊敬されるアナリストのマイケル・モーブーシンは書いています。そして、彼はマリオ・カートを明示的にチェックしていませんが、私たちは皆、彼が何をしているのか知っていると思います。
Mauboussinの2012年の本成功方程式スキルと運の相対的な価値を理解することです。クレディスイスのグローバルファイナンシャル戦略の元責任者は、ルーレットのような純粋な運の活動が一端に住んでいて、純粋なスキルの努力に沿って、ビッグアメリカのチームスポーツをプロットする方法を作成することさえできました。チェスはもう一方に住んでいます。明らかに、バスケットボールは、両方のスポーツで展示されている才能の豊富な備品にもかかわらず、アイスホッケーよりもスキルエンドにはるかに近いようです。それはすべて、ゲームごとのスコアリングの機会の数や、各チームの最高のプレーヤーの相対的な影響などの要因に帰着します。しかし、NBAやNHLで停止することはありません。ほとんどすべてに広く適用できます。たとえば、マリオ・カートのように。
とにかく、それは私の最初の考えでした。私は彼の複雑な数学を見て、スポーツデータ分析「Moneyball」の群衆によって使用されている技術からつなぎ合わせて、リスクの高い投資やビジネス戦略などに適用されました。ついに。最後に、どれだけの量を把握することができますマリオマップ8私をねじ込みます。
それはいいことではないでしょうか？その最終ラップブルーシェルがある程度定量化可能な方法でどれほど不公平であるかを正確に知るために、そしてあなたが完全に角を奪うにしても、運は常にあなたの運命よりも大きな役割を果たしているという知識に禅のような受け入れを見つけるために？あるいは、数字は、クリームが実際に常にトップに上がることを明らかにし、十分な腕前でランダムなレースを覆う要因を常に克服できることを明らかにするでしょう。いずれにせよ、これらの半分理解された統計分析手法をマリオカート8の束に適用することは、献身的なレーサーにとって次の重要なステップです、と私は決めました。
Mauboussinは、意図的に失うことができるかどうかに基づいて、特定の活動が純粋な運についてであるかどうかをすばやく決定できると主張しています。たとえば、ルーレットのゲームを投げることも、宝くじ数の数字を失うことも確実にすることはできません。したがって、それらは純粋な運の活動です。マリオカート8では、意図的に失うのは簡単です。レースが始まるときに何もしないでください：12位を保証します。したがって、ありますいくつかの関係するスキル。しかし、いくらですか？
それを解決するために、方法論はもう少し複雑になります。 Mauboussinのフォーミュラは、米国のチームスポーツを分析するために作成されました。これにより、いくつかの理由で、パワーアップのカートレーサーに簡単に適用することはできません。まず、以下の式に依存しています。
（観察された）=（true） +は（ランダム）でした
言い換えれば、観察された結果の分散は、運と運の分散と比較して、スキルの分散に等しくなります。それは本質的に統計のピタゴラスの定理です：
var（x±y）= var（x） + has（y）
...しかし、目的のために微調整しました。バスケットボール、野球、または他のチームのスポーツMaubousinのゲームとは異なり、2つ以上の結果があるため、任天堂のプレミアレーシングフランチャイズ兼促進激しいフューリーマシンに逐語的に適用することはできません。ラッセル・ウェストブルックは、ゲームに勝つか負けることができます。ドライクッパは、各レースの最初と12番目のポジションの間でどこでも終了できます。 Maubousinsの例での作業では、30チームのシーズン記録と、その式の最初の部分、観察された結果の分散の基礎としての勝率も使用されています。言い換えれば、チームが直面したときに運とスキルの価値を測定するように設計されていますお互い、マリオカート8の場合のように、個人がスポーツ自体と競合するときにこれらの値を決定しないでください。
しかし、少し変更されていると、おそらくスポーツデータ分析手法を使用して、この最も残酷なカートレーサーに関する洞察を得ることができます。 48のレースのそれぞれで結果を記録し、その過程で、見物人から本物の心配を引き起こすスプレッドシートを作成すると、私は自分の観察されたデータを収集しました。運の定量化には、バイナリの結果 - 勝ちまたは負けが必要であるため、正確な配置のようなニュアンスは、単純な勝率を支持して放棄されます。次に、オールラックとオールスキルのシナリオの理論的な勝率を比較するために使用できます。使用F1 2016カウンターポイントとして、かなり賢明で予測可能なレーシングゲームとして、私は両方のタイトルをスキルラックの連続体にプロットし、私の結果の画期的な性質を引退しますか？オークランドの陸上競技に私のサービスを提供しますか？これらの努力を駆り立てるものは必ずしも明確ではありません。おそらく、彼らは少なくとも私たちがゲームの運とスキルをどのように知覚するか、そして開発者がそれらの認識を多数のフードのトリックで優しくマッサージする方法についての洞察を提供するでしょう。
第一に、マリオ・カート8のレースは、その結果が純粋に偶然決定された場合、どのように見えますか？そうではないことはすでに確立されていますが、ベイビールイージは本当にプレイヤーと同じくらいレースに勝つチャンスがありますか？最近Yabuki監督監督と話をしたとき、私たちは彼に、すべての人種でその運の認識をどのように育てるかを彼に尋ねました。 「プレイデータを収集して分析します」と彼は言います。 「同じ人が常に最初に来ていますか？特定のレースでは、最初の場所と最後の場所の距離または時差は何でしたか？最終的に私たちは次のように判断します。それはプレイヤーにとって楽しいことです、気をつけてください。赤ちゃんルイージの楽しさは最も重要ではありません。
したがって、想像しなければならないのは、舞台裏でいくつかの要因があり、AIの対戦相手よりも勝利をとる可能性以上のものを与えるために、このフォーミュラの目的のために、それらの要因を削除し、すべてのレーサーが持っていると言ってみましょう12人に勝つ可能性があります。つまり、10進数として表されました。 F1 2016では、各スターティンググリッドに22のドライバーがいるため、勝つ可能性は0.045に低下します。したがって、ラキトゥが彼の雲から結果を単純に引き出し、F1共謀者のカバルがトンボラによる分類を決定するこの純粋な運のファンタジーの世界では、2016年よりもマリオカート8で勝つ可能性がはるかに高くなります。結果から、特定の競合他社は、マリオカート8の12レースごとに1つ、2016年F1の22レースごとに1つを獲得します。
これらのデシマルは、写真の一部を提供します。スキルのラックの連続体では、その数字がゼロに近いほど、純粋な運の結果に近づきます。これらの数字を手にして、運がまったく役割を果たさなかった場合、これらの2つのゲームはどのようなものになり、スキルは常に決定要因を証明しましたか？その場合、より良い結果を伴う競合他社が常により低い結果を伴うものを打ち負かすと想定しています。ほら、私はそれについてジャークするつもりはありませんが、私の48レースのマリオカート8の実験の過程で、私はそれがより良い競争相手でした。私の勝率は54.2％であり、50％以上の私の割合が重要であるという事実は重要です。NFLアナリストのブライアンバークが仮定したようにスポーツでの運の彼自身の仕事で、あなたが理論的なオールスキルシナリオについて話しているとき、最高の個人記録を持つ競合他社は、その後のマッチアップでより良い反対に反対する0％の確率を享受しています。したがって、オールスキルファンタジーの世界での私の勝率は...まあ、100％まで撃ちます。
これは、オールスキルの世界で勝つ1.0のチャンスであり、オールラックの世界で0.083のチャンスです。私の実際の勝利率を小数点に変換してスキルラック連続体でプロットすると、マリオ・カート8は0.542で途中にあります。それを作成した数学は、モーブーシン自身の方程式に対して非常に単純化されています。トムタンゴ誰が彼にインスピレーションを与えましたが、それは何かです。そして、その中心的で縁取りるタワードスキルの位置は、あらゆる種族でBSに電話したい声を黙らせます。私はそれらのレースの過程で何度もかなり出されました。私が途方もない量の赤い殻を見たものにぶつかった後、または「絶対に何も打たない」、またはヨッシーがそうするように見えたときにメモを書きました無限のキノコがあります。しかし、最終的には、スキル、またはその欠如がランダムなチャンスを上回っているように見えました。
F1 2016では、別の話です。 21レースのシーズンにわたって、私の勝利はかなり無知でした10.2％でした。メルセデスのドライバーとベッテルはどちらも私よりも多くの勝利を上げました。つまり、すべてのスキルシナリオでは、レースに勝つ可能性がありません。まったく。ハミルトンは最高の記録を持っていました。エルゴは、すべてのスキルシミュレーションであらゆるレースに勝ち続けています。私が言ったように、この考え方を非バイナリの結果に適用することには問題があります。その勝利率を0.10プロットF1 2016の小数に変換し、マリオカートよりも連続体の運の端にはるかに近い。数学は明らかにそれを歪めていますが、任天堂のゲームのぼろから豊かなメカニズムは、今回は臨床的で予測可能なF1によって外来的に行われています。
エーテルのマリオ・カートが以前に運とスキルの方程式を遵守することを拒否したことにイライラしていなかった場合、ヤブキは「実際には定義された公式がない」ことを明らかにすることでそれを保証します。
「これは、青いシェルのようなものを手に入れる頻度を決定するセットアルゴリズムではありません」と彼は言います。 「私たちは常にそれをプレイして試しています...目標は、誰にとっても楽しいものにしておくことです。分析して理解できるセットフォーミュラがあれば、それが楽しくないと思います。」それはほとんど立証されています：ゲームには偶然のための設定された式はありません。
スポーツや、移動中の車両からバナナを投げ出す配管工についてのゲームへのサベルメトリックのアプローチで多くの在庫を取っていますが、この努力は心の上で何をしているかを確認します。私たちは皆、マリオカートで起こっていることを知っています。失敗の言い訳を私たちに提示します。
不公平と思われるのは結果のランダム性ではありません（私自身の結果は最初の場所から6番目の場所の範囲でした）が、その最初の場所は正しい結果、そしてそれ以下は損失です。制御できない克服できない障害物も投げません。 48のレースで、私は各レースで平均2.91アイテムにヒットしましたが、それらのレースのうち8レースのみで発射物を完全に避けました。しかし、私が間違いやトラック外の遠足を記録しなかったレースでは（私が言ったように、心配なほど包括的なスプレッドシートでした）、その平均は1.38に低下しました。それも啓示的ではありません。あなたはよく運転することでヒットする可能性を最小限に抑えることを知っていますが、ソファクッションに叫びながらそれを解析することは困難です。言い換えれば、ゲームはあなたを嫌っているので、ゲームはあなたを選んでいません。率直に言って、あなたがそれを呼んだ後、それはあらゆる権利を持っていますが。
Mauboussinは、運が「個人のために、または反対する出来事や状況。運が「スキルを超えている」と言います。マリオ・カートには、ゲームには何かがありますか？プレーヤーのスキル？ハースストーン手は吸うかもしれませんが、もう少しデッキビルディングヌースがそれを改善したかもしれません。また、特定のレーシングゲームは、回答や言い訳の統計分析に誰かを駆り立てるのに十分腹立たしいことが判明するかもしれませんが、適切な線は最も不適切な青いシェルでさえ否定できます。
