노출되는 이미지가 불편하시겠지만 양해를 구합니다. 노출, 클릭등에 관한 자료로 활용 중입니다.
확률형 아이템
몇가지 상품이 나오게 되어 있고, 각 상품이 나올 확률은 내부적으로 정해져 있다.
binominal distribution
이것은 그 결과가 불확실하므로 일정의 trial이다. 결과가 2개가 아니라, 이항분포로
설명할 수 없지만, 원하는 아이템 단 한가지라면, 성공과 실패로 단순화 할 수 있다.
A(0.1%) ~ I(30.0%)에서 플레이어가 원하는 아이템은 A고, 0.1%의 획득 확률로
얻으면 성공이고 아니면 실패라고 정의하면, 0.1% Bernoulli trial이다.
단순하게, 이항분포로 보면, 아이템A가 나올 확률이 0.1%이고, 확률형 아이템 1,000개를 구매했을떄,
아이템 A가 1개 나올 확률은
R>dbinom(1, 1000, .001)
[1] 0.3680635
약 36%다. 확률 계산은 R을 이용한다.
원문 자료
확률형 아이템을 위한 다항 분포 , http://www.boxnwhis.kr/2015/06/04/multinomial_dist_for_gachas.html
'IT Tech. > 머신러닝' 카테고리의 다른 글
KUKA KR210.URDF에서 DH parameter 추출하기 (0) | 2017.07.21 |
---|---|
100대 국정 과제에서 발견된 문서 오류? (0) | 2017.07.19 |
tan = sin / cos = y / x : slope (0) | 2017.06.29 |
RStudio로 csv를 그래프(plot) 만들기 (0) | 2017.02.21 |
프로그래밍 R언어, 통합 개발 환경 설치 (0) | 2017.01.30 |