発生率に対する回帰分析の途中経過です。
データは2016年8月7日時点で弾着観測射撃検証
にあるものを用いました。
a群(110000):単発と連撃をする場合
b群(101000):単発と主副カットインをする場合
c群(110001):単発、連撃と主主カットインをする場合
d群(101100):単発、主副カットインと主電カットインをする場合
e群(101010):単発、主副カットインと主徹カットインをする場合
の5群に分けて(括弧内数字は識別番号)線形回帰分析を行いました。
説明変数は上記スプレ内の「要因の考察」を元に、攻撃艦装備索敵値の総和、艦隊表示索敵値、制空権が確保か否か(確保フラグ)、攻撃艦が旗艦であるか否か(旗艦フラグ)としました。
また、添付画像は上から
・a群:連撃発生率の回帰分析結果
・b群:主副カットイン発生率の回帰分析結果
・c群:連撃発生率の回帰分析結果
・c群:主主カットイン発生率の回帰分析結果
・d群:主副カットイン発生率の回帰分析結果
・d群:主電カットイン発生率の回帰分析結果
・e群:主副カットイン発生率の回帰分析結果
・e群:主徹カットイン発生率の回帰分析結果
・各群の同一条件で計測したデータを1つとカウントした表
となります。
a群を除いて、回帰分析の結果を見るに、精度の良い式は得られませんでした。
a群の件数は多いものの、より深い考察をするためには、b~e群のデータを様々な条件で集めることが必要と考えられます。
Rのコードを以下に示します。
data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\弾着観測射撃\\弾着観測射撃検証 - R用-2.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
head(data);
#a:連 110000
#b:主副 101000
#c:主主連 110001
#d:主副電 101100
#e:主副徹 101010
data.a <- subset(data,種別==110000); #連撃のデータの抽出
data.b <- subset(data,種別==101000); #主副連撃のデータの抽出
data.c <- subset(data,種別==110001); #主主連撃のデータの抽出
data.d <- subset(data,種別==101100); #主副電探のデータの抽出
data.e <- subset(data,種別==101010); #主副徹甲弾のデータの抽出
result.a.1 <- glm(連撃率 ~ (攻撃艦装備索敵値総和) + (艦隊表示索敵値) + (確保フラグ) + (旗艦フラグ), weight=連撃重み, family=gaussian, data=data.frame(data.a));
summary(result.a.1)
result.b.2 <- glm(主副率 ~ (攻撃艦装備索敵値総和) + (艦隊表示索敵値) + (確保フラグ) + (旗艦フラグ), weight=主副重み, family=gaussian, data=data.frame(data.b));
summary(result.b.2)
result.c.1 <- glm(連撃率 ~ (攻撃艦装備索敵値総和) + (艦隊表示索敵値) + (確保フラグ) + (旗艦フラグ), weight=連撃重み, family=gaussian, data=data.frame(data.c));
summary(result.c.1)
result.c.5 <- glm(主主率 ~ (攻撃艦装備索敵値総和) + (艦隊表示索敵値) + (確保フラグ) + (旗艦フラグ), weight=主主重み, family=gaussian, data=data.frame(data.c));
summary(result.c.5)
result.d.2 <- glm(主副率 ~ (攻撃艦装備索敵値総和) + (艦隊表示索敵値) + (確保フラグ) + (旗艦フラグ), weight=主副重み, family=gaussian, data=data.frame(data.d));
summary(result.d.2)
result.d.3 <- glm(主電率 ~ (攻撃艦装備索敵値総和) + (艦隊表示索敵値) + (確保フラグ) + (旗艦フラグ), weight=主電重み, family=gaussian, data=data.frame(data.d));
summary(result.d.3)
result.e.2 <- glm(主副率 ~ (攻撃艦装備索敵値総和) + (艦隊表示索敵値) + (確保フラグ) + (旗艦フラグ), weight=主副重み, family=gaussian, data=data.frame(data.e));
summary(result.e.2)
result.e.4 <- glm(主徹率 ~ (攻撃艦装備索敵値総和) + (艦隊表示索敵値) + (確保フラグ) + (旗艦フラグ), weight=主徹重み, family=gaussian, data=data.frame(data.e));
summary(result.e.4)