データ時代のガチャ確率：理想のカードを引き当てられるのか？

確率と情熱が出会う時

ESPNのためにプレーオフ予測モデルを構築した私でも、ランダム性を理解したつもりでした。しかし、ドルトムントのライセンス復帰後に*あの*サッカーゲームでマルコ・ロイスを集めようとした時、1970ロイヤリティーポイントは新人がプライムドワイト・ハワード相手に得点する確率のように消え去りました。

アルゴリズムはあなたのチームを気にしない

スクリーンショットが物語っています - 不要な選手の重複ドロップばかり。ゲーム出版社は自分たちが何をしているかよくわかっています:

• ドロップ率は心理的限界点に調整されている
• 埋没費用の誤謬が「ロイヤルティシステム」として偽装されている
• 視覚的なドーパミントリガー（点滅する光！特別なアニメーション！）が統計的現実を隠している

私のPythonスクリプトはステフィン・カリーの3ポイント成功率を2％誤差内で予測できました。しかし、ロイスを獲得する確率を計算するとなると？ゲームスタジオがアルゴリズムをウォリアーズの戦術書より厳重に守っていることがわかりました。

データが示すもの

フォーラムの不満を収集した後（出版社が実際のドロップ率を開示しないため）、以下のことが明らかになりました:

ストリートボールでは、才能が努力しない時には努力が才能に勝つことを学びました。しかし、才能がRNGシード値である場合？あなたはただマイクロトランザクションでサイコロを振っているだけです。