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<figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure><p>上記のデータをもとに加法モデルにかけた。
加法モデルを用いることでグラフの形自体を回帰分析によって推定することができる。
これによりグラフの形の大まかな目安を見ることができる。 </p>
<figcaption> </figcaption></figure><p>上記のデータをもとに加法モデルにかけた。
加法モデルを用いることでグラフの形自体を回帰分析によって推定することができる。
これによりグラフの形の大まかな目安を見ることができる。 </p>
# 以下は最初の1回のみコメントを外して実行し、2回目以降はコメントアウトする。
# install.packages('gam');
# install.packages('akima')
library('gam');
data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Downloads\\5-4sensui4 - 5-4sensui4.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装)
result <- gam(命中可否 ~ s(検証艦Lv) + s(雷装) + s(装備命中) + s(合計改修値) + s(運) + s(敵回避), gaussian, data);
summary(result);
par(mfrow = c(2, 3))
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[1])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[2])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[3])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[4])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[5])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[6])
（Biikameさんが編集しました）
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<p>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mSzicAamKnwtbaBomgxCZZSa74pkZwwVv94QbsH48dY/edit#gid=2030123014
</p><p>↑データで命中可否について線形回帰
(検証艦Lv,√検証艦Lv),(雷装,√雷装),(敵回避,√敵回避)の組み合わせで各8パターン
</p><p>陣形については、0,1,2の3要素があったので陣形1と陣形2についてフラグ化
</p><p>他の変数は装備命中,I(改修1 + 改修2),運
</p><p>
</p><p>一番フィットしていたモデルは√検証艦Lv,√雷装,敵回避の組み合わせで、そのモデルに対してステップをかけたのが次式 </p><p>命中率 = 0.021 × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + 0.0019 × 運 - 0.041 × 陣形2 - 0.0056 × 敵回避 + 0.57 </p><p>この結果からだと、雷装は√で命中率を上昇させ、陣形2の時は命中率が下がってるっぽい </p> <figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure><figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure>
</p><p>一番フィットしていたモデルは√検証艦Lv,√雷装,敵回避の組み合わせで、そのモデルに対してステップをかけたのが次式 </p><p>命中率 = 0.021 × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + 0.0019 × 運 - 0.041 × 陣形2 - 0.0056 × 敵回避 + 0.57 </p><p>この結果からだと、雷装は√で命中率を上昇させ、陣形2の時は命中率が下がってるっぽい </p> <figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure><figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure>
data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\雷撃戦\\5-4sensui5 - 5-4sensui5.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装, 陣形1 = 1 * (data$陣形 == 1), 陣形2 = 1 * (data$陣形 == 2))
attach(data)
#組み合わせ
#
#雷装そのまま 検証艦Lv √検証艦Lv
# 敵回避 TS1 TS2
# √敵回避TS3 TS4
#
#√雷装 検証艦Lv √検証艦Lv
# 敵回避 TS5 TS6
# √敵回避TS7 TS8
TS1.lm <- glm(命中可否 ~ 検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian)
summary(TS1.lm)
TS2.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian)
summary(TS2.lm)
TS3.lm <- glm(命中可否 ~ 検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS3.lm)
TS4.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS4.lm)
TS5.lm <- glm(命中可否 ~ 検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian)
summary(TS5.lm)
TS6.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian)
summary(TS6.lm)
TS7.lm <- glm(命中可否 ~ 検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS7.lm)
TS8.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS8.lm)
AIC(TS1.lm)
AIC(TS2.lm)
AIC(TS3.lm)
AIC(TS4.lm)
AIC(TS5.lm)
AIC(TS6.lm)
AIC(TS7.lm)
AIC(TS8.lm)
TS6.st <- step(glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian))
summary(TS6.st)
AIC(TS6.st)
（Umyaさんが編集しました）
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<figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure><figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure>陣形補正が乗算かもしれなかったので再度上データで、同様に線形回帰
<p>一番フィットしていたものにステップをかけると
</p><p>命中率＝(0.023 - 0.0088 × 陣形2) × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + (0.0011 + 0.00034 × 陣形1) × 運 - 0.011 × 陣形1 + 0.038 × 陣形2 - 0.00056 × 敵回避 + 0.56
</p>
<figcaption> </figcaption></figure><figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure>陣形補正が乗算かもしれなかったので再度上データで、同様に線形回帰
<p>一番フィットしていたものにステップをかけると
</p><p>命中率＝(0.023 - 0.0088 × 陣形2) × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + (0.0011 + 0.00034 × 陣形1) × 運 - 0.011 × 陣形1 + 0.038 × 陣形2 - 0.00056 × 敵回避 + 0.56
</p>
data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\雷撃戦\\5-4sensui5 - 5-4sensui5.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装, 陣形1 = 1 * (data$陣形 == 1), 陣形2 = 1 * (data$陣形 == 2))
attach(data)
#組み合わせ
#
#雷装そのまま 検証艦Lv √検証艦Lv
# 敵回避 TS1 TS2
# √敵回避TS3 TS4
#√雷装 検証艦Lv √検証艦Lv
# 敵回避 TS5 TS6
# √敵回避TS7 TS8
TS1.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避, family=gaussian)
summary(TS1.lm)
TS2.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避, family=gaussian)
summary(TS2.lm)
TS3.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS3.lm)
TS4.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS4.lm)
TS5.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避 , family=gaussian)
summary(TS5.lm)
TS6.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避, family=gaussian)
summary(TS6.lm)
TS7.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS7.lm)
TS8.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS8.lm)
AIC(TS1.lm)
AIC(TS2.lm)
AIC(TS3.lm)
AIC(TS4.lm)
AIC(TS5.lm)
AIC(TS6.lm)
AIC(TS7.lm)
AIC(TS8.lm)
TS6.st <- step(glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避, family=gaussian))
summary(TS6.st)
AIC(TS6.st)
（Umyaさんが編集しました）
<p>5-4潜水雷撃命中集計結果。条件は、｢<span style="font-family:Arial;">cond33-52、</span><span style="font-family:Arial;">小破もしくは小破未満、</span><span style="font-family:Arial;">･燃料弾薬消費無視</span>｣です。びいかめさんとうみゃさんに推定していただいたデータの加工前(赤版ログ)になります。ダウンロードパスなし。
</p><p>http://ux.getuploader.com/buin_kensho/download/13/5-4%E6%BD%9C%E6%B0%B4%E9%9B%B7%E6%92%83%E5%91%BD%E4%B8%AD%E5%85%A8%E9%9B%86%E8%A8%88%E7%B5%90%E6%9E%9C.xlsx
</p><p>
</p><p><span style="font-weight:normal;">上記びいかめさんとうみゃさんの推定に使われたデータについて補足。</span><span style="font-weight:normal;">命中可否は、0:miss、1:hit を、陣形は、0:単縦、1:複縦、2:輪形 を表します。</span> </p><p>
</p><p><span style="font-weight:normal;">また、5-4潜水雷撃命中検証のスプレリンクがこちら。</span> </p><p>https://docs.google.com/spreadsheets/d/13EolxKDN8sXTE8R1fmRxTznCLqNJuQl9N0Rcw0hRmCs/edit?usp=sharing </p>
</p><p><span style="font-weight:normal;">上記びいかめさんとうみゃさんの推定に使われたデータについて補足。</span><span style="font-weight:normal;">命中可否は、0:miss、1:hit を、陣形は、0:単縦、1:複縦、2:輪形 を表します。</span> </p><p>
</p><p><span style="font-weight:normal;">また、5-4潜水雷撃命中検証のスプレリンクがこちら。</span> </p><p>https://docs.google.com/spreadsheets/d/13EolxKDN8sXTE8R1fmRxTznCLqNJuQl9N0Rcw0hRmCs/edit?usp=sharing </p>
（Buin kenshoさんが編集しました）
<figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure><figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure><p>うみゃさんの推定から陣形補正が乗算の可能性があるということで、敵回避も陣形補正の乗算に含めました。
データはうみゃさんの推定と同じものを使用しています。最後の結果の画像だけ貼り付けています。
</p><p>最もフィットしていたモデルにステップをかけ、得られたモデルからp値が0.55あった陣形2を除いた命中推定式を、以下に示します。
</p><p>命中率＝(0.023 - 0.0079 × 陣形2) × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + (0.0011 + 0.00035 × 陣形1) × 運 - 0.011 × 陣形1 -(0.0060 - 0.00078 × 陣形2) × 敵回避 + 0.58
</p>
<figcaption> </figcaption></figure><figure class="article-thumb tright show-info-icon" style="width: 180px">
<figcaption> </figcaption></figure><p>うみゃさんの推定から陣形補正が乗算の可能性があるということで、敵回避も陣形補正の乗算に含めました。
データはうみゃさんの推定と同じものを使用しています。最後の結果の画像だけ貼り付けています。
</p><p>最もフィットしていたモデルにステップをかけ、得られたモデルからp値が0.55あった陣形2を除いた命中推定式を、以下に示します。
</p><p>命中率＝(0.023 - 0.0079 × 陣形2) × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + (0.0011 + 0.00035 × 陣形1) × 運 - 0.011 × 陣形1 -(0.0060 - 0.00078 × 陣形2) × 敵回避 + 0.58
</p>
data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Dropbox\\Kancolle\\5-4sensui5.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装, 陣形1 = 1 * (data$陣形 == 1), 陣形2 = 1 * (data$陣形 == 2))
attach(data)
#雷装そのまま 検証艦Lv √検証艦Lv
# 敵回避 TS1 TS2
# √敵回避 TS3 TS4
#√雷装 検証艦Lv √検証艦Lv
# 敵回避 TS5 TS6
# √敵回避 TS7 TS8
TS1.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS1.lm)
TS2.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避 ) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS2.lm)
TS3.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS3.lm)
TS4.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS4.lm)
TS5.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS5.lm)
TS6.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS6.lm)
TS7.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS7.lm)
TS8.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS8.lm)
AIC(TS1.lm)
AIC(TS2.lm)
AIC(TS3.lm)
AIC(TS4.lm)
AIC(TS5.lm)
AIC(TS6.lm)
AIC(TS7.lm)
AIC(TS8.lm)
TS6.st <- step(glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 敵回避) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian))
summary(TS6.st)
AIC(TS6.st)
TS9.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 敵回避 + 陣形1 + sqrt(検証艦Lv):陣形2 + 運:陣形1 + 敵回避:陣形2,family=gaussian)
AIC(TS9.lm)
summary(TS9.lm)
（Buin kenshoさんが編集しました）
<p><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans,sans-serif;font-weight:normal;line-height:13px;white-space:pre-wrap;">雷撃命中における、残燃料弾薬の影響について検証を行った。</span>
</p><p><span style="line-height:13px;white-space:pre-wrap;">残燃料弾薬100%~20%まで、20%刻みでそれぞれ約600件の多重比較で帰無仮説採択。</span>
</p><p><span style="color:rgb(0,128,0);font-family:Inconsolata,monospace,arial,sans,sans-serif;font-size:14px;font-weight:normal;line-height:normal;text-decoration:underline;white-space:pre-wrap;">https://docs.google.com/spreadsheets/d/1E0-Yw7Tkrc3wIu94CRCp5F8UZ4HjKAAx8zahLp7RVpw/edit?usp=sharing</span>
</p>
（Buin kenshoさんが編集しました）
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Buin kenshoさんの雷撃命中データをもとに、砲撃命中推定式の形式に合わせた雷撃命中率の式を推定しました。
推定命中率(キャップ0.9691) = + 0.9272 + 0.02178 * sqrt(Lv - 1) + 0.002058 * 艦娘雷装 + 0.001518 * 装備雷装 + 0.009017 * 装備命中 + 0.02014 * (sqrt(改修値1) + sqrt(改修値2)) + 0.001463 * 運 - if (回避値 < A, 回避値 / (2 * A), 回避値 / (回避値 + A)) A = 単縦: 37.40, 複縦: 37.16, 輪形: 32.77
（Biikameさんが編集しました）