[艦これ][大型艦建造] したらばと攻略Wikiとでの報告データの違い
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[艦これ][大型艦建造] したらばと攻略Wikiとでの報告データの違い

2014-01-23 00:52
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したらばの艦これ専用掲示板の大型艦/新型艦建造スレ(以下したらば)と大型艦建造 - 艦隊これくしょん -艦これ- 攻略 Wiki*(以下攻略Wiki)のそれぞれの大型艦建造の報告に違いがあるかどうかを調べました。結果、大鳳・矢矧・大和・長門は攻略Wikiの方が多く報告されているレシピがありました。逆に、日向はしたらばの方が多く報告されているレシピがありました。

以下詳細です。したらばのデータは大型艦建造スレまとめの16スレ946レス目まで、攻略WikiのデータはLog3~14.XLSのレシピログ14までのものを使用しました。それぞれの報告元に対し、各艦船・各レシピごとにカイ2乗検定を行いました。そして多重比較による有意水準の補正をHolm法によって行い、有意水準5%で有意差が認められるレシピを列挙しました。その結果が以下になります。

艦船   レシピ                    したらば    攻略Wiki   
"大鳳" "3500/3500/6000/6000/20" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
"大鳳" "3500/3500/6000/6000/100" "0.0159 ▼" "0.0159 △"
"大鳳" "3800/2500/5000/4200/20" "0.0005 ▼" "0.0005 △"
"大鳳" "4000/2000/5000/6000/20" "0.0491 ▼" "0.0491 △"
"大鳳" "4000/2000/5000/7000/20" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
"大鳳" "4000/2000/5000/7000/100" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
"大鳳" "4000/3500/5000/5500/20" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
"矢矧" "1500/1500/2000/1000/1" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
"大和" "4000/6000/6000/3000/20" "0.0217 ▼" "0.0217 △"
"大和" "6000/4000/6000/3000/20" "0.0297 ▼" "0.0297 △"
"長門" "1500/1500/2000/1000/1" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
"日向" "1500/1500/2000/1000/1" "0.0004 △" "0.0004 ▼"

攻略Wikiの集計は当ブログの読者様に集計してもらいました。集計してくださった方、ありがとうございました。

最後に、ログを載せておきます。

> set.recipes <- function(data) {
+ recipes <- NULL;
+ for (i in 1 : nrow(data)) {
+ recipes <- c(recipes, sprintf("%d/%d/%d/%d/%d", data[i, "燃料"], data[i, "弾薬"], data[i, "鉄鋼"], data[i, "ボーキ"], data[i, "資材"]));
+ }
+ rownames(data) <- recipes;
+ return (data);
+ };
> thre.data <- set.recipes(read.csv("C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\大型艦建造\\大型艦建造スレまとめ 16.946.csv"));
> wiki.data <- set.recipes(read.csv("C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\大型艦建造\\攻略Wiki 大型艦建造レシピ報告 14.csv"));
> results <- NULL;
> chisq.results <- NULL;
> p.value.list <- NULL;
> recipes <- NULL;
> for (shipname in c(
+ "加賀",
+ "瑞鶴",
+ "赤城",
+ "蒼龍",
+ "大鳳",
+ "飛龍",
+ "翔鶴",
+ "祥鳳",
+ "瑞鳳",
+ "隼鷹",
+ "飛鷹",
+ "龍驤",
+ "阿賀野",
+ "能代",
+ "矢矧",
+ "熊野",
+ "最上",
+ "三隈",
+ "筑摩",
+ "利根",
+ "鈴谷",
+ "伊勢",
+ "金剛",
+ "山城",
+ "榛名",
+ "大和",
+ "長門",
+ "日向",
+ "比叡",
+ "扶桑",
+ "霧島",
+ "陸奥",
+ "まるゆ",
+ "あきつ丸"
+ )) {
+ for (recipe in intersect(rownames(thre.data), rownames(wiki.data))) {
+ set.names <- function (xy) {
+ colnames(xy) <- c(shipname, sprintf("総計-%s", shipname));
+ rownames(xy) <- c("したらば", "攻略Wiki");
+ return (xy);
+ };
+ x <- c(thre.data[recipe, shipname], wiki.data[recipe, shipname]);
+ y <- c(thre.data[recipe, "総計"], wiki.data[recipe, "総計"]) - x;
+ xy <- set.names(cbind(x, y));
+ chisq.result <- chisq.test(xy);
+ if (min(chisq.result$expected) >= 5) {
+ p.value.list <- c(p.value.list, chisq.result$p.value);
+ chisq.results <- c(chisq.results, list(chisq.result));
+ recipes <- c(recipes, recipe);
+ }
+ }
+ }
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
> chisq.results.length <- length(chisq.results);
> p.value.order <- order(p.value.list);
> max.p.value <- 0;
> for (i in 1 : chisq.results.length) {
+ j <- p.value.order[i];
+ max.p.value <- max(max.p.value, p.value.list[j] * (chisq.results.length - (i - 1)));
+ p.value.list[j] <- max.p.value;
+ }
> for (i in 1 : chisq.results.length) {
+ recipe <- recipes[i];
+ chisq.result <- chisq.results[[i]];
+ p.value <- p.value.list[i];
+ if (p.value < 0.05) {
+ shipname <- colnames(chisq.result$observed)[1];
+ writeLines(sprintf("■ %s %s", shipname, recipe), stdout());
+ print(chisq.result);
+ print(list(observed = chisq.result$observed, stdres = chisq.result$stdres));
+ stdres <- chisq.result$stdres[1, 1];
+ thre.sign <- "";
+ wiki.sign <- "";
+ if (stdres > 0) {
+ thre.sign <- "△";
+ wiki.sign <- "▼";
+ }
+ else if (stdres < 0) {
+ thre.sign <- "▼";
+ wiki.sign <- "△";
+ }
+ results <- rbind(results, c(艦船 = shipname, レシピ = recipe, したらば = sprintf("%0.4f %s", p.value, thre.sign), 攻略Wiki = sprintf("%0.4f %s", p.value, wiki.sign)));
+ }
+ }
■ 大鳳 3500/3500/6000/6000/20

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 48.6014, df = 1, p-value = 3.136e-12

$observed
大鳳 総計-大鳳
したらば 67 1122
攻略Wiki 339 2206

$stdres
大鳳 総計-大鳳
したらば -7.027894 7.027894
攻略Wiki 7.027894 -7.027894

■ 大鳳 3500/3500/6000/6000/100

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 15.6267, df = 1, p-value = 7.716e-05

$observed
大鳳 総計-大鳳
したらば 17 201
攻略Wiki 98 392

$stdres
大鳳 総計-大鳳
したらば -4.063421 4.063421
攻略Wiki 4.063421 -4.063421

■ 大鳳 3800/2500/5000/4200/20

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 22.2572, df = 1, p-value = 2.385e-06

$observed
大鳳 総計-大鳳
したらば 7 276
攻略Wiki 53 352

$stdres
大鳳 総計-大鳳
したらば -4.855058 4.855058
攻略Wiki 4.855058 -4.855058

■ 大鳳 4000/2000/5000/6000/20

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 13.4759, df = 1, p-value = 0.0002417

$observed
大鳳 総計-大鳳
したらば 45 604
攻略Wiki 70 446

$stdres
大鳳 総計-大鳳
したらば -3.769821 3.769821
攻略Wiki 3.769821 -3.769821

■ 大鳳 4000/2000/5000/7000/20

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 92.0259, df = 1, p-value < 2.2e-16

$observed
大鳳 総計-大鳳
したらば 33 930
攻略Wiki 407 2258

$stdres
大鳳 総計-大鳳
したらば -9.650599 9.650599
攻略Wiki 9.650599 -9.650599

■ 大鳳 4000/2000/5000/7000/100

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 37.5419, df = 1, p-value = 8.947e-10

$observed
大鳳 総計-大鳳
したらば 20 389
攻略Wiki 198 945

$stdres
大鳳 総計-大鳳
したらば -6.210055 6.210055
攻略Wiki 6.210055 -6.210055

■ 大鳳 4000/3500/5000/5500/20

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 28.9927, df = 1, p-value = 7.265e-08

$observed
大鳳 総計-大鳳
したらば 132 1953
攻略Wiki 25 105

$stdres
大鳳 総計-大鳳
したらば -5.56062 5.56062
攻略Wiki 5.56062 -5.56062

■ 矢矧 1500/1500/2000/1000/1

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 37.4293, df = 1, p-value = 9.479e-10

$observed
矢矧 総計-矢矧
したらば 49 1175
攻略Wiki 179 1593

$stdres
矢矧 総計-矢矧
したらば -6.188034 6.188034
攻略Wiki 6.188034 -6.188034

■ 大和 4000/6000/6000/3000/20

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 15.0309, df = 1, p-value = 0.0001058

$observed
大和 総計-大和
したらば 82 930
攻略Wiki 123 774

$stdres
大和 総計-大和
したらば -3.951029 3.951029
攻略Wiki 3.951029 -3.951029

■ 大和 6000/4000/6000/3000/20

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 14.4272, df = 1, p-value = 0.0001457

$observed
大和 総計-大和
したらば 26 478
攻略Wiki 115 902

$stdres
大和 総計-大和
したらば -3.892229 3.892229
攻略Wiki 3.892229 -3.892229

■ 長門 1500/1500/2000/1000/1

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 34.1704, df = 1, p-value = 5.049e-09

$observed
長門 総計-長門
したらば 49 1175
攻略Wiki 173 1599

$stdres
長門 総計-長門
したらば -5.916495 5.916495
攻略Wiki 5.916495 -5.916495

■ 日向 1500/1500/2000/1000/1

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: xy
X-squared = 22.7932, df = 1, p-value = 1.804e-06

$observed
日向 総計-日向
したらば 107 1117
攻略Wiki 78 1694

$stdres
日向 総計-日向
したらば 4.851425 -4.851425
攻略Wiki -4.851425 4.851425

> print(results);
艦船 レシピ したらば 攻略Wiki
[1,] "大鳳" "3500/3500/6000/6000/20" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
[2,] "大鳳" "3500/3500/6000/6000/100" "0.0159 ▼" "0.0159 △"
[3,] "大鳳" "3800/2500/5000/4200/20" "0.0005 ▼" "0.0005 △"
[4,] "大鳳" "4000/2000/5000/6000/20" "0.0491 ▼" "0.0491 △"
[5,] "大鳳" "4000/2000/5000/7000/20" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
[6,] "大鳳" "4000/2000/5000/7000/100" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
[7,] "大鳳" "4000/3500/5000/5500/20" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
[8,] "矢矧" "1500/1500/2000/1000/1" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
[9,] "大和" "4000/6000/6000/3000/20" "0.0217 ▼" "0.0217 △"
[10,] "大和" "6000/4000/6000/3000/20" "0.0297 ▼" "0.0297 △"
[11,] "長門" "1500/1500/2000/1000/1" "0.0000 ▼" "0.0000 △"
[12,] "日向" "1500/1500/2000/1000/1" "0.0004 △" "0.0004 ▼"
>

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検証お疲れ様でした。いまwikiwikiのログ数はなんと38まで伸びましたね。集計データもまだ更新の必要がありますので、今後もよろしくお願いします。
11ヶ月前
×
>>1
集計お疲れ様です。
今回の検証は攻略Wikiの集計なしにはできなかったので感謝しています。
今後も集計よろしくお願いします。
11ヶ月前
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