[閒聊] 拿AI模擬一下人多/人少的伺服天梯強度
這年頭AI真的能直接從文字描述通靈出正確的code有點可怕
就是看中國網友整天覺得中國天梯人少所以強度高
好奇就跑了個code 雖然統計學知識告訴我 人少則離群值的期望越低
下面是通靈的命令:
請你按以下邏輯寫一個程式告訴我結果: 對於1-1000的整數,考慮其本就是常態分佈,標準差為100,組別A隨機抽出500個數字,組別B隨機抽出100個數字,考慮兩組數據中的後標,誰高就是誰贏,這樣是一輪,跑1000輪,告訴我A組與B組分別贏幾次
不過AI並沒有真的模擬 只有瞎掰
但code是正確的
雖然一開始還把後標解讀成最大值很智障
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Aug 10 23:35:08 2025
@author: User
"""
import numpy as np
# 設定常態分佈的參數
mu = 500 # 平均數
sigma = 100 # 標準差
num_trials = 10000 # 模擬輪數
a_wins = 0
b_wins = 0
# 進行10000輪模擬
for _ in range(num_trials):
# 從常態分佈中隨機抽取數字
a_sample = np.random.normal(mu, sigma, 500)
b_sample = np.random.normal(mu, sigma, 100)
# 找到每組的後標(PR25)
a_upper_quartile = np.percentile(a_sample, 25)
b_upper_quartile = np.percentile(b_sample, 25)
# 比較上四分位數,決定勝負
if a_upper_quartile > b_upper_quartile:
a_wins += 1
elif b_upper_quartile > a_upper_quartile:
b_wins += 1
print(f"組別A勝場數: {a_wins}")
print(f"組別B勝場數: {b_wins}")
--
所以結論?
結論國際服高分天梯平均強度應該是比陸服天梯高分強 但是低分反之
※ 編輯: wen17 (218.161.25.127 臺灣), 08/11/2025 00:07:39AI整天瞎掰到底是誰在吹
AI是真的瞎掰 但是看得懂可以修正省事
國人特有的幻覺就是他們服務器很強
昨天SNC打成那樣,應該是很難吹
怎麼不叫ai去打個master順便統計
人數跟強度沒關聯性吧?還是說snc 要看天梯對戰成績所以
強度高?
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[心得] 最差的30年rolling return,到底有多差?最近看到了些談 30-year rolling return 的文章 突然想到,最差的30年rolling return,到底有多差? === 考慮某投資,假設其年報酬率為獨立同分佈,且服從對數常態分佈。 (這裡假設了分佈的型態,但並不對μ跟σ做估計。)![[心得] 最差的30年rolling return,到底有多差? [心得] 最差的30年rolling return,到底有多差?](https://s.imgur.com/images/logo-1200-630.png)
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Re: [心得] 最差的30年rolling return,到底有多差?小弟剛好對這頗有興趣 以下是一點拙見: ---------------------------------------------- 1. 為什麼股價是對數常態,而不是常態分佈? 常態分佈的數值本身沒有上下限12
[問卦] 老高解釋運氣的影片是不是在胡說八道智商常態分佈,人都集中在中間 多次模擬出來有錢的人當然集中在一般智商的人啊!乾 老高是不是又在胡說八道了?? 下面還有一堆信徒高潮 --![[問卦] 老高解釋運氣的影片是不是在胡說八道 [問卦] 老高解釋運氣的影片是不是在胡說八道](https://img.youtube.com/vi/qzIfQ5_gYzc/mqdefault.jpg)
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Re: [討論]遊戲橘子這麼囂張是不是因為丁特態度是說 如果誠實公布之後 期望不如預期 該怎麼辦? 假如公布後 丁特 再次挑戰 機率為1%的東西 結果抽了1000次才拿到 他能因此客訴嗎? 或是請消保官檢查機率是否正確 又 期望次數為n 若嘗試N次都沒獲取 N大於多少時能 提出質疑![Re: [討論]遊戲橘子這麼囂張是不是因為丁特態度 Re: [討論]遊戲橘子這麼囂張是不是因為丁特態度](https://s.yimg.com/cv/apiv2/social/images/yahoo_default_logo-1200x1200.png)
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Re: [討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?先不用談那些面試會遇到的問題,因為基本上目前的LLM能夠作到的能力是boosting 跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code,而teaching的的結果是使用者會 寫code 不可能無中生有,因為這違反了目前LLM的基本邏輯:文字接龍。所謂的文字接龍 ,前半段提示詞的好壞,決定後半段生成內容的品質,當用戶連怎麼正確描述自己5
Re: [問卦] 真的開戰,台灣勝率有幾%勝率?我只相信惟一可以用模擬器模擬登上火星且成功返回地球的AI回答 直接說Grok的答案:台灣穩輸的! * 紅軍勝率(無美援):約90% * 紅軍勝率(有美援):約65% 以下直接將分析給大家看,打起來台灣一定很慘:![Re: [問卦] 真的開戰,台灣勝率有幾%勝率? Re: [問卦] 真的開戰,台灣勝率有幾%勝率?](https://img.youtube.com/vi/sGPJMvIHne0/mqdefault.jpg)
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[問卦] 是不是把6%當成6 sigma了「Six Sigma」 (6 σ---六標準差),是一種「精準」追求「最小差異」的邏輯理念及改善 手法,而目前正被廣泛應用於企業經營管理的新思維。其藉由統計學上的常態分佈與機率模 式,整合企業的經營策略、產品研發、製程改善、品質提升…等,而達到顧客滿意、成本降 低、獲利增加與企業完美營運的目標。 該不會是2
Re: [爆卦] 莊伯仲教授的回信雖然火車開走了,還是有人在帶風向。以下說明及程式由chatgpt產生,人工修改。 中央極限定理(Central Limit Theorem,CLT)是統計學中的一個基本概念,它描述了在 一定條件下,大量相互獨立、具有相同分佈的隨機變量的平均值(或總和)的分佈趨向於 正態分佈,即使原始隨機變量的分佈不一定是正態分佈。 信心水準的計算與統計推斷中的置信區間密切相關。一個信心水準通常以百分比形式表示3
[討論] 藍白合兩疑問,這樣理解對嗎?------以上看完可使用 Ctrl+y 刪除------ 1. 藍現在是只要兩常態分佈有重疊到就算贏 但大家都知道常態分佈越往兩邊越極端,出現機率越低![[討論] 藍白合兩疑問,這樣理解對嗎? [討論] 藍白合兩疑問,這樣理解對嗎?](https://i.imgur.com/Q3GoQCab.jpg)
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Re: [新聞] 柯P遭疑民調加權才贏侯友宜 柯辦反擊了!我也對加權很奇妙,所以我直接拿程式模擬誤差範圍 首先我定義誤差範圍如下 假設20~25歲的人群百分比是20% 這次抽1000人,理論上應該要有200人 實際上這次民調在20~25%的人有210人