advertisement banner
i
C

Дота2 и математика. Предисловие

Свой позапрошлый блог я закончил тезисом, что сегодня профессиональные игроки чрезвычайно мало знают о своей дисциплине, а все то, что преподносится аналитиками как статистика - просто мусор. Эта часть будет посвящена разбору ошибок "аналитиков", и почему они имеют место быть.

Нынешняя аналитика в Дота2 держится на винрейтах героев, связок и итембилдов. Подобный выбор очевиден. Как я уже говорил, сегодня на профессиональной сцене балом правит магическое мышление, предполагающее повторение действий, которые приводят к определенному результату. Поэтому подобная "аналитика" пользуется наибольшим спросом.

Но по факту такой подход ненаучен. Потому что происходит подмена понятий (весьма распространенная в научном мире), когда показатель (У) меняется местами с фактором (Х). Победа это желаемый результат, это составная часть эффективности, а значит мы рассматриваем его как (У) и ищем факторы, которые повышают его значение (Х). Что же происходит сейчас? Победа (У) выступает в качестве обоснования итембилда, например, или связки героев (Х).

Подобные подмены происходят по двум причинам: сознательное введение в заблуждение неразбирающихся в вопросе людей или невежество и непонимание теории. Здесь налицо вторая причина, ибо смысла мухлевать нет никакого. Как человек, разбирающийся в вопросе, могу объяснить, почему происходят такие ошибки.

Проблема в том, что очень много людей, владеющих базовыми методами статистического и математического анализа, не понимают одной простой вещи: любой эксперимент в любой его форме является лишь проверкой, но никак не доказательством (обоснованием). Нельзя с помощью оценки вероятности обосновывать результаты корреляционно-регрессионного анализа и наоборот. Нельзя эти оба метода использовать для обоснования в принципе.

Винрейты считаются очень просто. Берется герой, число побед героя делится на количество игр, перевели в проценты, получили винрейт. Типа, вероятность. Но беда в том, что не доказана связь между пиком героя, его итембилдом и победой. Поэтому все эти винрейты просто мусор. Объясню на классическом примере. У директора предприятия за год ушло в декрет пять секретарш. Все девушки сидели на одном и том же стуле. Винрейт стула - 100%. Обоснование? ОК, с помощью КРА (кор-рег анализ) найдем, что r^2 = 1. Доказано! Сидение на стуле приводит к беременности!

К сожалению, этот бич поражает не только киберспорт, но и некоторые научные дисциплины. Каким-то образом так вышло, что в молекулярной биологии стало допустимым обосновывать свои теоретические выкладки с помощью подобных методов. Из-за чего физики, математики, экономисты и прочие люди, которые умеют в математику, просто в голосину с их докладов. Это уже привело к разным мемчикам и шуточкам, а на совместных конференциях иногда доходит чуть-ли не до открытого троллинга бедняг.

Методы анализа статистической информации, в том числе КРА, нужны для того, чтобы проверить гипотезу, то есть дать ответ да или нет, либо для сужения объекта исследования, то есть из совокупности факторов выделить наиболее значимые и работать с ними дальше. Например, нас интересует вопрос, какие артефакты в Дота2 увеличивают ГПМ. Собираем статистику по 150 матчей на каждый артефакт (Хn) и оцениваем связь с ГПМ (У) с помощью КРА. Полученный r^2 делим на три группы: r^2 < 0,5; 0,5 < r^2 < 0,95; r^2 > 0,95. Первая группа отсеивается и не участвует в дальнейшем анализе. В третью группу попал только итем под названием Hand of Midas. Настолько высокий коэффициент дает основания предполагать, что он обладает способностью давать дополнительное золото обладателю, а значит он также исключается из дальнейшего анализа. А вторая группа требует более пристальной оценки экспертов уже самой Дота2. То есть каким образом эти итемы увеливают ГПМ. Посмотреть статы и способности, которые они дают. А потом провести дополнительное исследование, как увеличение определенных статов коррелирует с ГПМ. После чего сделать вывод, что увеличение мобильности\выживаемости\урона увеличивает ГПМ, поэтому целесообразно в целях роста рассматриваемого показателя собирать такие-то артефакты.

Это такой условный пример настоящей аналитики и использования методов математики и статестического анализа в Дота2. В следующем блоге я продолжу эту тему и буду более конкретен на тему: что, как и где из подобных методов можно применять в Дота2.

Комментарии