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[艦これ][大型艦建造] 大鳳レシピ4000/1500/4000/4000/20の提案
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[艦これ][大型艦建造] 大鳳レシピ4000/1500/4000/4000/20の提案

2014-01-08 10:42
  • 25

【追記】レシピを回していただける方は、以下にまとめてある報告先にも報告していただけると幸いです。[艦これ] 大型艦建造の報告先:びいかめのブロマガ - ブロマガ

ロジスティック回帰分析を活用し、最適な大鳳レシピを探してみました。結論を先に書くと、燃料・ボーキサイトは4000以上から大鳳率は上がらず、弾薬・鋼材はどのような投入量でも大鳳率は上がりませんでした。弾薬・鋼材は既存の大鳳レシピから最低値は1500・4000とし、最適な大鳳レシピは4000/1500/4000/4000/20としました。

以下詳細になります。元データは艦これ専用掲示板大型艦建造スレまとめの9スレ756レス目までの報告を使用しました。まずはその中から資材20・後空1の報告全4727件を抜き出し、燃料・弾薬・鋼材・ボーキサイトの投入量によって大鳳の建造率が変わるかを調べました。結果はボーキサイトを投入するほど大鳳が出やすくなるというものでした。初期値レシピも含めて分析しているので、当たり前といえば当たり前ですね。ただ、燃料・弾薬・鋼材による影響がみられなかったのが意外でした。

次に上記のデータからさらにボーキサイト3000以上・4000以上の報告をそれぞれ抜き出し、改めて分析しました。結果は、ボーキサイト3000以上ではボーキサイトを増やした方が出やすくなり、4000以上ではボーキサイトを増やしても変わらないというものでした。ここから、ボーキサイトの最適な投入量は4000ではないかという仮説が立てられます。また、ボーキサイト4000以上の場合、燃料の投入量を増やした場合でもわずかながらでやすくなるという傾向がありました。

そこで、ボーキサイトを4000以上に固定し、その上で燃料3000以上・4000以上の報告をそれぞれ抜き出し、分析しました。結果は、燃料3000以上では燃料を増やした方が出やすくなり、4000以上では燃料を増やしても変わらないというものでした。ここから、燃料の最適な投入量も4000ではないかという仮説が立てられます。また、ボーキサイト4000以上・燃料4000以上の場合、どういうわけか弾薬・ボーキサイト共に減らした方が出やすくなるという傾向がありました。鋼材に関しては最後まで出やすさへの影響は見られませんでした。

ここまでで、4000/x/y/4000までが決まり、残りは弾薬・鋼材となりました。ここで、【艦これ】 3000/2000/4000/4000で大鳳 【大型艦建造】 - ニコニコ動画:GINZAより、3000/2000/4000/4000/20で大鳳が確認されています。ここから、さらに燃料を増やした4000/2000/4000/4000/20でも大鳳は出るものと思われます。また、大型艦建造 - 艦隊これくしょん -艦これ- 攻略 Wiki*より3000/1500/4000/3000/20でも大鳳が報告されています。ここから、4000/1500/4000/4000/20でも大鳳は出るものと思われます。

というわけで、これらをまとめると4000/1500/4000/4000/20が大鳳レシピとして優れていると思われます。だからみんな回してみてね。

最後に、ロジスティック回帰分析にかけた結果を載せておきます。

Call:
glm(formula = cbind(大鳳, 総計 - 大鳳) ~ 燃料 + 弾薬 + 鉄鋼 +
ボーキ, family = binomial, data = read.csv("C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\大型艦建造\\09#756 ロジスティック回帰分析 資材20 後空1.csv"))

Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.6738 -0.4609 -0.3222 -0.2068 3.2787

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -4.012e+00 7.703e-01 -5.208 1.90e-07 ***
燃料 1.197e-04 1.381e-04 0.867 0.386
弾薬 -7.065e-05 9.260e-05 -0.763 0.445
鉄鋼 -1.684e-04 1.423e-04 -1.183 0.237
ボーキ 3.382e-04 6.320e-05 5.351 8.76e-08 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 272.57 on 319 degrees of freedom
Residual deviance: 222.01 on 315 degrees of freedom
AIC: 345.24

Number of Fisher Scoring iterations: 5
Call:
glm(formula = cbind(大鳳, 総計 - 大鳳) ~ 燃料 + 弾薬 + 鉄鋼 +
ボーキ, family = binomial, data = read.csv("C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\大型艦建造\\09#756 ロジスティック回帰分析 資材20 後空1 ボーキ3000以上.csv"))

Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.9489 -0.5339 -0.3612 -0.2754 3.0708

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.692e+00 8.964e-01 -3.003 0.00267 **
燃料 1.901e-05 1.431e-04 0.133 0.89433
弾薬 -8.112e-05 9.210e-05 -0.881 0.37840
鉄鋼 -2.080e-04 1.481e-04 -1.405 0.16008
ボーキ 2.192e-04 7.099e-05 3.087 0.00202 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 226.61 on 242 degrees of freedom
Residual deviance: 205.69 on 238 degrees of freedom
AIC: 328.91

Number of Fisher Scoring iterations: 5
Call:
glm(formula = cbind(大鳳, 総計 - 大鳳) ~ 燃料 + 弾薬 + 鉄鋼 +
ボーキ, family = binomial, data = read.csv("C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\大型艦建造\\09#756 ロジスティック回帰分析 資材20 後空1 ボーキ4000以上.csv"))

Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.8662 -0.6053 -0.3802 -0.3029 2.5882

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -3.728e+00 1.523e+00 -2.448 0.0143 *
燃料 4.843e-04 2.636e-04 1.837 0.0662 .
弾薬 -1.286e-04 9.497e-05 -1.354 0.1757
鉄鋼 3.743e-05 1.976e-04 0.189 0.8497
ボーキ -1.073e-04 1.037e-04 -1.035 0.3005
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 179.83 on 192 degrees of freedom
Residual deviance: 173.51 on 188 degrees of freedom
AIC: 286.86

Number of Fisher Scoring iterations: 5
Call:
glm(formula = cbind(大鳳, 総計 - 大鳳) ~ 燃料 + 弾薬 + 鉄鋼 +
ボーキ, family = binomial, data = read.csv("C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\大型艦建造\\09#756 ロジスティック回帰分析 資材20 後空1 ボーキ4000以上 燃料3000以上.csv"))

Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.8485 -0.6122 -0.3811 -0.2996 2.5816

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -4.021e+00 1.548e+00 -2.597 0.00941 **
燃料 5.507e-04 2.685e-04 2.051 0.04025 *
弾薬 -1.252e-04 9.501e-05 -1.317 0.18771
鉄鋼 4.502e-05 1.991e-04 0.226 0.82116
ボーキ -1.107e-04 1.040e-04 -1.064 0.28737
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 173.75 on 187 degrees of freedom
Residual deviance: 166.64 on 183 degrees of freedom
AIC: 279.99

Number of Fisher Scoring iterations: 5
Call:
glm(formula = cbind(大鳳, 総計 - 大鳳) ~ 燃料 + 弾薬 + 鉄鋼 +
ボーキ, family = binomial, data = read.csv("C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\大型艦建造\\09#756 ロジスティック回帰分析 資材20 後空1 ボーキ4000以上 燃料4000以上.csv"))

Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.9260 -0.6500 -0.4361 -0.2716 2.6992

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -3.8555658 2.8306654 -1.362 0.1732
燃料 0.0004090 0.0005686 0.719 0.4719
弾薬 -0.0002566 0.0001009 -2.542 0.0110 *
鉄鋼 0.0004043 0.0003359 1.204 0.2288
ボーキ -0.0002910 0.0001266 -2.298 0.0216 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 85.171 on 95 degrees of freedom
Residual deviance: 75.526 on 91 degrees of freedom
AIC: 152.3

Number of Fisher Scoring iterations: 4

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他15件のコメントを表示
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4000/1500/4000/4000/20 提督レベル99、空き2 金剛でした。
89ヶ月前
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大鳳出るまで回すつもりで2日に一回程度回してみました。
空きはすべて1、指令レベルは77,78,78,79、旗艦はすべて赤城。
結果は
比叡 翔鶴 榛名 大鳳
でした。
89ヶ月前
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一回目で大鳳さん出ました! ありがとうございます! 司令部レベル91,旗艦舞風,空きドッグ1
89ヶ月前
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空き3 司令部99 秘書熊野98 まるゆ
89ヶ月前
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空き1 司令部98 秘書摩耶94 最上
89ヶ月前
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空き1 司令部99 秘書加賀98 山城
同条件で二回目 金剛
89ヶ月前
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空き0 司令部47 秘書艦時雨改
結果 比叡
89ヶ月前
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空き2 司令部65 旗艦 衣笠51 あきつ丸
88ヶ月前
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1.榛名 2.三隈 3.比叡 4.金剛 5.山城 6.扶桑 7.伊勢 8.扶桑 9.矢矧 10.龍驤 11.まるゆ 12.榛名 13.金剛 14.金剛 15.金剛 16.鈴谷 17.長門 18.山城 19.加賀 20.日向 21.加賀 22.飛鷹
4000/1500/4000/4000/20で回しました空き1です
88ヶ月前
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比叡でハズレ
81ヶ月前
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