Wie entferne ich 60g oder 100g Quests?

Nach diesem Beitrag ist die Wahrscheinlichkeit, eine 60g oder 100g Quest zu bekommen, etwa 19%. Doch nach 15 rollen-dann-rerolls (also 30 rollen total) , habe ich noch eine einzelne 60g oder 100g Quest zu sehen. Die Wahrscheinlichkeit, dass es zufällig passiert, ist weniger als 0,2%!

Mache ich etwas falsch? Muss ich etwas tun, um 60g und / oder 100g Quests zu entsperren? Oder habe ich gerade wahnsinnig unglücklich


[Bearbeiten] Ich fand diese Beiträge behaupten, dass Sie 50 Gewinne haben, um für die 60g und 100g Quests berechtigt zu sein. Allerdings scheint das Wiki, das sie nicht mehr zu sagen, das zu sagen. War das nur ein Gerücht? Oder wurde das Verhalten verändert?

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    Der Bug, der es Ihnen erlaubt, unendlich wieder unendlich aufzutreten , ist letzte Nacht wieder aufgetreten, also habe ich ein paar Mal geholt und die Ergebnisse für Science ™ aufgezeichnet ! Hier waren meine Ergebnisse über 826 Rollen:

    <X> oder <y> Siege – gewinnen Sie zwei Spiele mit bestimmten Klassen:
    450 = 54%

    Beatdown – 100 Schaden verursachen:
    98 = 12%

    Zerstöre sie alle – zerstöre 40 Schergen:
    79 = 10%

    3 Siege – gewinnen Sie 3 Spiele mit jeder Klasse:
    199 = 24%


    Ich habe niemals eine 60g oder 100g Quest bekommen, oder mehrere der anderen 40g Quests . Deshalb denke ich, dass es sicher ist zu sagen, dass sie irgendwie freigeschaltet werden müssen.

    Das Hearthstone-Wiki hat gesagt, du brauchst 50 kombinierte Gewinne, um die anderen Quests zu entsperren (ich habe derzeit 24) , aber diese Passage wurde aus irgendeinem Grund gelöscht .


    [Bearbeiten] Nach dem Gewinn meines 27. Spiels (Normalgewinne habe ich noch keine Arena versucht) , ich kann jetzt 60g und 100g Quests bekommen. Also eine gute Vermutung ist, dass Sie 25 Gewinne benötigen, um die Quests zu entsperren.

    Alternativ wies ein Kommentator darauf hin, dass es sich um so viele Quests handeln könnte, die ich abgeschlossen habe. Ich habe ein paar Quests in der Zwischenzeit beendet (zwei "<x> oder <y> Siege" Quests und ein "3 Siege")

    Sie haben gerade Pech gehabt. Es gibt keine besondere Aktion, die diese Quests freigibt oder sie häufiger macht – sie sind von Anfang an verfügbar.

    Eine Chance von 1/500 ist das nicht unglücklich. Wenn du die Tausende von Leuten betrachtest, die dieses Spiel spielen, wird das mit jemandem passieren.

    EDIT: Diese Antwort ist begrenzt durch die Beweise in der Reddit Post das OP ursprünglich verbunden mit. Neuere Beweise deuten darauf hin, dass es Unlock-Anforderungen gibt. Lesen Sie weiter für eine Vorsicht, warum Sie größere Stichprobengrößen benötigen, bevor Sie zu den Schlussfolgerungen springen. 🙂

    Ich stimme mit Studoku zu. Allerdings sind zwei Dinge bemerkenswert:

    Zuerst ist die genaue Wahrscheinlichkeit des Auftretens nur größer als 0,2%, da die Quoten, dass man solche Quests nicht 30 mal erhält, 0,813 ^ 30 = 0,002 (grob, es ist etwas höher).

    Noch wichtiger war, dass die Analyse eine Stichprobengröße hatte, die nicht schrecklich groß ist. Für die Proportionen im Bereich von [p – 1.96 * sqrt (p * (1-p) / n), p + 1.96 * sqrt (p * (1-p) / n)] ergibt sich ein 95% Konfidenzintervall von 11,38% auf 26,02%. Dies bedeutet, dass Ihre Chancen des Versagens nur angenommen werden können (1-0.1138) ^ 30 = 2,67% mit 95% Vertrauen.

    Während dies ist niedriger als 5% (für die Zwecke der häufigen Statistiken) ein Bayesian könnte darauf hindeuten, dass eine 2,67% Chance auf dieses Geschehen ist immer noch wahrscheinlicher als die Chancen nur von Ihrem Computer mit einem Bug oder Blizzard mit geheimen Freischaltung Anforderungen, die keine Man hat sich noch herausgefunden.

    Jede Marke von Statistiker würde wahrscheinlich vorschlagen, dass die ursprüngliche Stichprobengröße viel zu klein war und dass mehr Tests erforderlich waren.

    Erläuterung:

    Die Formel, die verwendet wurde, um das Konfidenzintervall zu finden, ist hier aufgeführt. Ein Vertrauensintervall ist eine Art zu sagen, ich bin X% sicher, dass der wahre Anteil (oder Mittelwert) zwischen Y und Z liegt. In diesem Fall (wie es gewöhnlich üblich ist) wählte ich 95% für das Vertrauen. Dies bedeutet, dass bei unseren Beweisen 95% wahrscheinlich ist, dass der wahre Anteil zwischen 11,38% und 26,02% nach dieser Formel liegt.

    Die Wahrscheinlichkeit, dass NICHT ein Ereignis erhält, ist: 1 – p wobei p die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses ist. Die Wahrscheinlichkeit, dass NICHT ein Ereignis x mal erhält, ist (1 – p) ^ x . In diesem Fall wählte ich die konservative Seite des Konfidenzintervalls als p , 11,38%.

    So habe ich (1 – 0.1138) ^ 30 als Komplement dieses Ereignisses 30 Mal passiert. Dies entspricht etwa 0,0267, was auf 2,67% entspricht, da Wahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1 liegen.

    Frequentistische Statistik ist die klassische (ältere) Schule der Statistik, die einen bestimmten Wert (oft als Alpha bezeichnet) vor einem Experiment gesetzt, so dass, wenn die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses (oder einer Reihe von Ereignissen) geschieht, niedriger als das gewählte Alpha ist, werden sie eine ablehnen Alten Glauben an die Gunst eines neuen. In diesem Fall könnte der alte Glaube sein, dass das Originalplakat einfach Pech hatte, und der neue Glaube könnte sein, dass es einen anderen Mechanismus bei der Arbeit gibt, der seine Quests beeinflusst. Ein gemeinsamer Wert für Alpha ist 0,05 oder 5% Wahrscheinlichkeit.

    Die Bayessche Statistik ist relativ neuere und verlässt sich nicht auf strenge Alpha-Werte für Annahme- oder Ablehnungskriterien. Stattdessen betrachten sie eine Reihe von vorherigen Verteilungen, was im Grunde bedeutet, dass sie mehr von dem Kontext einer Situation betrachten, um ihre Urteile am Ende eines Experiments zu bestimmen. Bayesische Statistiken ist ein bisschen schwieriger, weil die Berechnung der vorherigen Verteilungen oft schwierig oder zeitaufwendig sein kann. In diesem Fall habe ich nicht die Wahrscheinlichkeit angegeben, dass nur der Computer des Posters einen Fehler hat, aber ich (faul) nahm an, dass es extrem niedrig war. Für einen humorvollen Einblick in diese beiden Felder der Statistik, siehe XKCD .