摘自云风博客，关于随机性的错觉

jason

这是一个例子，说明了一方面的问题。

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我们前段开始内测了一个卡牌游戏 （注：需要内测帐号的朋友请自己去官方论坛 申请，不要找我 :) ）
在测试时，同事在50 张的卡组里放了 25 张生物卡。并认为，在游戏中每次摸新的卡，是生物卡的概率是 50% 。可是在实际游戏中，几乎每局都会发生连续 5 次都摸不到生物卡的情况。
一开始，我们认为系统的伪随机函数生成的伪随机数列不够随机。后来换了一个随机数函数，情况并没有得到改善。
今天我计算了一下，如果是掷硬币实验，连续 30 次中，至少出现 5 次连续正面的概率达到了 36.82% 。当次数增加到 44次后，概率超过了一半，达到了 50.32% 。而我们的卡牌游戏，几乎每局都会有 30 多次摸牌机会，出现连续 5次摸不到生物卡的概率其实够大了。经常出现这种情况，还真是怪不了伪随机数列的生成算法，或是洗牌函数。
写到这里，还有人不信邪。我掏出了我的 20 面骰 。在桌上做起实验。
我们规定，投出 1-10 算小，11-20 算大。一直投下去，直到出现 5 次连续的大、而后游戏结束。最后统计一共投了多少次。在没有进行游戏之前，有人估计可能每玩一局可能会投接近 100 次；可实际结果另他失望（更接近计算结果）。
我们一共做了三组实验，分别在 22 次，24 次，31 次结束了。
如果有朋友想试试，可以用硬币或麻将用的六面骰实验。
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如果加上心理因素，对随机性的错觉更大。比如认为高exp后，门忠任务失败的惩罚更多，奖励更少。

而实际代码显示，高exp的奖励更多，不过多的很少，而惩罚则完全和exp无关。

fcukla

RNG RNG

safeguard

怎么算？
刚才试了一下，公式好像用数学归纳法可以推出来，不过实在懒得算了

jason

原帖由 safeguard 于 2009-12-18 02:02 PM 发表
怎么算？
刚才试了一下，公式好像用数学归纳法可以推出来，不过实在懒得算了

可以玩玩韦小宝那的'输死你'

ajump

原帖由 jason 于 2009-12-18 01:39 PM 发表
这是一个例子，说明了一方面的问题。

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我们前段开始内测了一个卡牌游戏 （注：需要内测帐号的朋友请自己去官方论坛 申请，不要找我 :) ）
在测试时 ...

这恰恰说明，需要事实说话啊。公式和概率还有代码不能代表实测的结果啊

jason

原帖由 ajump 于 2009-12-18 02:11 PM 发表


这恰恰说明，需要事实说话啊。公式和概率还有代码不能代表实测的结果啊

大路你的逻辑太强大了。。。

cid

blueready

代码和数据错误。

blueready

程序代码的结果 和我们亲自动手扔骰子的结果
能完全拟真么？

maper

刚刚用lua测试了下random函数
for i = 1,100 do
    a = math.random(1,6)
        print(a)
end
测试平台是lua for windows，在里面的scite上运行的
执行了几次，几次结果完全一样！！！
不过在mush上倒是结果不一样。
有点纳闷