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얼마 전, 나는 플레이어의 경험이 자신의 기술에 어떤 영향을 주는지 조사하는 기사를 썼다. 도타 2. 가장 치열한 독자 중 일부는 내 방법에 몇 가지 결함을 지적했는데 그 중 일부는 이미 고려한 것이고 다른 하나는 나를 벗어난 것으로 나타났습니다. 이 기사에서는 새로운 데이터를 찾아 내고 그러한 비판에 대처하고 싶습니다.
MMR 검사
이전 분석의 핵심 함정은 중매 시스템의 영향을 고려하지 않았습니다. 알다시피, 비록 도타 위키는 이것을 말합니다 :
"... 시간이 지남에 따라, 승리 - 손실 비율은 당연히 최고의 선수를 제외하고 50/50 주위에 정착한다. "
전반적으로, 승리율은 플레이어의 기술에 대한 정확한 프록시가 아닙니다. 이 추리에 이어 스킬에 가장 적합한 프록시는 실제로 중매 등급 (MMR)입니다. 더 많은 게임이 더 높은 MMR로 변환되어야합니다. 맞습니까?
주변에 MMR에 대한 데이터가 너무 많지는 않지만 건전한 과학을 위해 노력하고 있습니다. 이를 염두에두고, 나는 유럽 지도자와 Dotabuff에서 MMR과 46 명의 선수가 경기 한 금액을 수집했습니다. 여기에 최종 제품이 있습니다. 작은 샘플이지만 약간의 변형이 있습니다.
다음 단계는 데이터를 플롯하는 것이 었습니다. 나는 수평축에 재생 된 경기의 양과 수직축에 MMR 등급을 기록했다.
그리고 우리는 무엇을 보나요? 불행히도 아무것도. 나는 이것에 대한 높은 기대를 가지고 있었지만, 통계적으로 유의미한 관계가 없다는 것은 분명합니다. 일종의 허둥지둥 거리는 동안, 적어도 이전 기사와 일치합니다. 이 점은 2,000 ~ 10,000 건의 경기 (1-5k 시간)가있는 최고의 선수를위한 데이터이며, 학습 곡선이 시간이 지날수록 평평해질 것으로 예상됩니다.
실제 학습 곡선은 아마도 다음과 같습니다.
결과적으로, 2000 만개의 경기가 끝난 지역에서의 회귀는 실제로 아무런 의미가없는 것으로 나타났습니다. 이 기술 수준에서는 경기가 진행되는 동안 MMR에 많은 변화가있을 수 있기 때문입니다. 최고 중 최고는 실제로 개선 할 필요가 없습니다. 그러나 유감스럽게도 MMR 플레이어의 낮은 데이터는 쉽게 이용할 수 없습니다.
이를 알아내는 데 기여하려면이 시트에 데이터를 추가하십시오 (익명 일 수 있음). 4,000 개 미만의 경험치를 가진 50 명의 플레이어에게 도달하면 번호를 실행합니다 (스머프가 없으면 제발).
초기 분석에 대한 간략한 설명
내 친구들 몇 명은 도타 2 통계 및 여기에 중간 MMR 플레이어 분석에 대한 초기 결과가 있습니다.
중반 MMR 플레이어가 몇 명이라 할지라도 조기 학습 곡선이 더욱 분명해지기 시작합니다. 로그 패턴은 추측입니다. 결론을 내리기 시작하고 싶지는 않습니다. 그러나 3,000 이하의 경기를 가진 선수는 MMR이 낮을 확률이 높습니다.
결론
마지막 두 기사의 목표는 추가 경험이 도타 2 플레이어의 기술. 저는 최고의 선수들 (승률, KDA 비율, MMR)의 몇 가지 프록시를 생각해 보았습니다. 그들은 모두 같은 결론을 이끌어 냈습니다. 경기에 소비 된 시간과 플레이어의 기술 간에는 중요한 관계가 없습니다. 그러나 평균적인 플레이어를 고려해 보면, 가파른 학습 곡선 패턴의 힌트를 볼 수 있습니다.
최고 선수의 데이터는 처음 4,000 경기가 끝난 후 더 많은 시간을 도타 더 나은 선수가되는 길은 아닙니다. 재능, 팀 작업, 체계적인 학습 또는 조직 된 실습이든간에 시간을 제외하고는 놀이를 개선하는 훨씬 더 중요한 요소가 많이 있음을 명심해야합니다.
사람들이 자신의 숫자를 던지면 미래의 기사에서는 MMR 중반 학습 곡선을 깊이있게 고려할 것입니다. 나는 또한 Solo MMR과 Team MMR의 배포판에 어떤 차이가 있는지 검토하는 데 관심이 있습니다. 플레이어가 팀웍을 마스터하는 것보다 빠르게 혼자 게임하는 법을 배우는 경우입니까? 개인주의 또는 팀 선호도에 따라 유형별로 플레이어를 구별 할 수 있습니까? 봐야 할 좋은 질문이 많이 있습니다.
나는 이것이 비평가들에 의해 제기 된 비판들을 다루기를 희망한다. 도타 2 커뮤니티. 공유 할 아이디어가 있다면 - 우리에게 의견을 남겨주세요!
검토 Yobo