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※ 引述《ddavid (謊言接線生)》之銘言: : ※ 引述《staristic (ANSI lover)》之銘言: : : 有個問題,板上如果有賽局理論的專家的話還請解答一下 : : 1、「明顯」有利和不有利的分界在哪? : : 我記得AlphaGo當初有公佈內部的黑白勝率 : : 在3.75子的貼點下白棋起始勝率是55%左右 : : 開發團隊的評論是「兩方差不多,很公平」 : : 代表有頂尖專家的Deepmind團隊都認為至少到55:45這個比例仍是可接受的 : : 印象中人類的對局黑白勝率統計並沒有超過這個數字? : : (一時不知去哪找,有請各位高手補充) : : 是否有辦法用數學的理由說明 : : 「現在的貼目對人類而言有沒有差別」? : 我分項來說: : 1. 數學上的話,我們不妨這樣思考:假設雙方實力穩定而勝率固定,那麼如果讓一 假設雙方實力穩定反而是有點奇怪的假設, 太穩定的話, 那勝負幾乎是固定的. 不如這樣假設, X代表選手A每場比賽某個量的隨機變數,Y則代表選手B。  當X>Y時,那場比賽是A贏,反之則是B贏。  (考慮連續型隨機變數,X=Y的機率是零)  接下來,我們只需要在Pr(X>Y)=r的情況下來分析(比如r=0.55) : 方永遠拿黑棋,另一方永遠拿白棋,到底要下多少盤,期望值才會出現有實質意義的 : 勝負差距?  期望值是看不到的。現實能看到的,只有表現出來的值。所以,原PO的有沒有差別,  或許比較像實戰中能不能看出差別。以七番棋,勝率0.55的選手,他的勝場期望值是  3.85,這個值可能比較模糊。另一個能算出來的是,這選手在七番棋獲勝的機會是  0.6083。是的,只有略高於六成,另一選手仍有約四成的機會獲勝。  當選手A自認對選手B有五成五以上的勝率。他在實戰中要有怎樣的表現,才能說服  大家相信他的說法?在統計上常用的一個方法是:假設檢定。它的精神是把認為不對  的東西當做假設,然後根據數據去說明出現這樣數據的機會很小,而推翻這個假設。  以我們現在的例子來說,假設選手B有四成五以上的勝率。然後看看實戰的數據,在  B選手有四成五勝率的模型下,計算發生的機會若小於百分之五,則我們有百分之九  十我的把握(大家常聽到的可能是:信心水準)去推翻假設而設為A選手有五成五以  上的勝率。  接下來我們來看一下,要怎樣的實戰數據能推翻假設:  如果比了二十場,A要贏十六場。  如果比了五十場,A要贏三十四場。  如果比了一百場,A要赢六十四場。  如果比了一千場,A要贏五百七十七場。  大家可以發現,隨著場數越多,需要的勝率越來越接近五成五。當場數低時,高勝率  可能只是勝率,所以需要超高的勝率,才能有把握真有五成五的勝率。比如A在廿場  贏了十四場,看起來七成勝率很高,但我們也只能說A或許蠻厲害的,但也有可能只  是運氣好,我們沒有把握說他有五成五的勝率。  所以,兩選手實力上五成五vs四成五勝率的差距,要在少數比賽中展現出統計上的  差距,是相當不容易的。即使放寛一點,假設命題改成選手B有五成以上的勝率,也  就是只想推翻兩選手間是沒差距(這樣或許更像原PO想問的,兩者間有沒有差別)。  這樣的情況下,要推翻假設,則  如果比了五十場,A要贏三十二場。  如果比了一百場,A要贏五十九場。  在實際勝率是五成五下,五十場要贏三十二場的機會是 0.1273, 一百場要贏五十九場則是 0.2475。仍然是不容易去證明。  題外話,由此分析,那些頂尖職業選手的實力,大概很難有統計上的差別。 --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.109.74.54 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/GO/M.1593181737.A.A13.html ※ 編輯: tlchen (140.109.74.54 臺灣), 06/26/2020 22:36:16
1F:推 ddavid: 推,這篇更進階一點XD 06/27 04:02
2F:推 forb9823018: 其他運動類的針對單一選手更難比 06/27 12:25
3F:→ forb9823018: 要有統計意義的至少都要整個生涯比賽的數據了 06/27 12:25
4F:→ forb9823018: 但年齡跨度影響很大 06/27 12:25
5F:推 staristic: 看來只論正式對局是不太可能達成統計上的意義 06/27 17:04
6F:推 staristic: 感謝詳細解說 06/27 17:04
7F:推 paulli: 推 06/27 19:07
8F:推 ddavid: 圍棋麻煩就是對局總數累計太少了,又往往必須以局為單位 06/28 01:23
9F:→ ddavid: 球類運動可能生涯場次也未必多到哪去,但有一球一球這個較 06/28 01:24
10F:→ ddavid: 小單位,數據就豐富許多。圍棋不易一手一手做統計分析XD 06/28 01:25
11F:→ tlchen: 大聯盟先發打者,不受傷的話,一季有個五百打數,應該是可以 06/28 16:28
12F:→ tlchen: 比出差距了 06/28 16:28
13F:推 staristic: 用AI當工具的話也不是不行啦,但是會很有爭議 06/28 16:36
14F:→ staristic: 比方說去計算棋手平均一手棋掉的%數之類的 06/28 16:36
15F:→ staristic: 不過這種作法就會涉及採用哪個AI哪個版本用什麼硬體 06/28 16:37
16F:→ staristic: 再來同AI的次個版本打臉前個版本怎麼處理也是個問題 06/28 16:38







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