区间估计,看英雄互娱与

作者: 影视影评  发布:2019-10-03

据说是国内的娱乐大片,明星不少,反正是闲人,所以下来一看。看完以后总体没有留下什么印象,翻了一下记录,似乎和那本【完美新娘】有类似感,虽然是不同的情节,不同的演员,但是总体感觉有类似感。
这样的片子估计娱记和娱博们都很喜欢,因为可以靠这个来赚钱和博取点击率,但是某人向来觉得没什么好看的,而且距离我的生活差太远了。
影片推荐指数:二星,估计城市里的大孩子们可以去看看,来点谈资。

行业资讯

青桑君 · 2016-04-05 17:27 | 4106人浏览

在3月28日由英雄互娱举办的HPL英雄联赛总决赛上,英雄互娱CEO应书岭与灵游坊CEO梁其伟深情拥抱。就在摄像机“咔擦咔擦”地记录下这一“基情”的瞬间的同时,梁其伟的账户上就多出了1亿元。当然这并不是什么富二代公开出柜大喜之日竟给对方一亿元零花钱的花边新闻,而是英雄互娱出资全面打造灵游坊的新生代手游《影之刃2》,一方面将5000万人民币作为代理费用,同时另5000万作为打造《影之刃2》相关的移动电竞赛事的相关费用。

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宣布了代理合作之后,《影之刃2》紧接着在现场举办了一场表演赛,对战双方为此前游戏小范围邀请测试中竞技场排名第一的玩家“尼古拉斯”,以及《影之刃2》核心战斗的主策划“麻辣丝”,并由著名电竞解说BBC配合制作人梁其伟进行解说。

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在表演赛中,我们基本能了解到《影之刃2》工程测试的对战玩法:进入比赛后选择上场的三名角色,由于看不到对手会选择怎样的角色,因此对玩家来说只能就自己熟悉或者综合性比较强的角色开始选起。之所以要谨慎斟酌选角,最重要的一点在于每个角色都有特殊属性和类似猜拳的克制关系,如果恰好选择的角色能克制对手,那么就可以事半功倍。不过从比赛的视频中我们可以看到,即使是被克制的角色也并不会完全处于被动状态,这和连招的使用方式、战场的随机元素以及玩家操作的反应是分不开的。就从这样的PK方式来说,就已经和市面上许多纯数值PK的游戏大有不同了。

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关于此次的战斗设计,从梁其伟的话中可以感觉的到,他们希望达到一种“以静制动”的效果。也就是由于格斗类游戏因为搓招连招技能的释放在手机触屏上会受到各种限制,在《影之刃2》中就简化了单个角色的连招,然后利用上场布阵的策略玩法去替代原本格斗游戏中过于繁琐的连招操作。这一系列的改动并没有削弱游戏的体验感,反而增加了玩家更多思考的空间以及游戏的观赏性,更加利于游戏的竞技赛事发展。

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在当前市场环境下,“移动电竞”概念较为密集的moba、fps、卡牌对战类游戏已经进入红海阶段,另一大传统竞技游戏品类--横版格斗类却迟 迟未出现具有统治性的产品,甚至还未出现一款可称得上有真正的竞技性的产品。其原因除了该类游戏上手门槛高,小白和高手之间方差过大以外,其对打击感,节 奏感的苛刻要求也是国内大部分研发商无法通过快速换皮和借鉴来完成的,因此即便有较强的市场需求,国内的大部分开发商在制作“横版格斗”品类时仍会选择做 成“横版RPG养成”方向,而并非真正的格斗竞技游戏。

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英雄互娱将《影之刃2》全面纳入英雄联赛的体系,目标无疑是用其成熟的移动电竞 体系以及强大的资本力量,将“横版格斗类移动电竞”概念全民化,生态化,一旦成功,英雄互娱就将在一个暂无统治性产品的品类中掌握了主导权,这也正是英雄互娱除了高额授权金外,额外花费5000万的资金进行赛事打造的重要原因。

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目前,《影之刃2》相关的后续赛事已经在紧锣密鼓地筹备之中,线上选拔,线下联赛,包括季度,年度等不同阶段的各类杯赛等都将配合产品玩法推出,而奖金池相当丰厚。英雄互娱也将邀请许多国际上知名的格斗游戏知名玩家参与之后的比赛,而这些职业玩家的加入是否能带动游戏本身的竞技性以及是否能带动普通大众参与到游戏中来,就只能等待游戏正式发布后见分晓了。

曾一度跟随奥斯卡脚步的TimBorton,在BigFish到达顶峰而与金人擦肩而过后,回归了自己的本行,带来了Sweeney Todd.
还好,还是那么分明的画面,还是那么黑色幽默的对白.还有我们最帅最神经质的JohnnyDepp.Todd带着仇恨的剃刀划破颈脖的时候,带来罪恶之城的讽刺的血腥感,很满足,对Borton自己估计也为这般.
片子对音乐的处理有取于歌剧的优点,对情节起到了很好的烘托,相当出色,只是歌剧色彩有点太浓了,未必符合多数人的口味,毕竟是改编自歌剧的.
走出了大众的队伍,退掉奥斯卡的束缚,Borton拍了很Borton的电影,很好.
娱人,不如先娱己

总体中具有某个特征的样本的比例 p 的区间估计

这一部分有很多相关讨论和均值类似,当 np ≥ 5 且 n(1 - p) ≥ 5 时这个二项分布可以近似用正态分布做计算。且由于 p 是未知的,所以需要标准误差来近似总体的误差,即采用 p̄ 来计算 σ

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Interval estimates of a population proportion

一亿元抱得美人归 看英雄互娱与《影之刃2》的合作

免责声明

我写这个笔记是为了系统的复习概率论中的一些概念,阅读的是 Statistics for Business and Economics, 12th Edition 英文原版,这是一本非常经典的参考书,毫无保留的满分推荐。尽管书名暗示了是在商业和经济学中的统计学,但根本的统计学知识是不变量,并且和很多优秀的原版书一样,作者时刻注意用实例来讲解统计学概念,基本上每一个新的概念的定义都建立在日常生活的实例的基础上,在此基础上还保留了精美的排版和精心设计的插图,十分便于理解。

笔记最重要的一个目的就是记录者复习的重要资料,如果能对别人也有所帮助那就是额外的奖赏了,所以为了复习方便我擅自截取了书中的很多插图,这些插图仅限于个人学习使用。其他人请勿直接转载,如转载请删除插图并附带这则免责声明,否则由此而产生的版权问题,请转载者自行承担。

前面已经讲到点估计值是一个样本统计值,我们用这个值来近似的估计总体的某个参数。由于样本统计值本身是一个随机变量,不同的样本集中的统计值会有差别,因此在使用点估计进行总体参数估计的时候,不可能完全的准确。我们可以在点估计值的基础上附加一个误差限 Margin of error 构造一个总体均值的区间估计,使得我们可以了解点估计值与总体参数的近似程度。

区间估计 = 点估计值 ± 误差限

总体方差未知时总体均值的区间估计

前面已经提到,在绝大多数情况下,我们想要研究的总体的方差都是未知的,在这个情况下,我们就需要采用抽样得到的样本集来同时估计 μ 和 σ,在这里我们采用样本标准误差 s 来估计总体的标准差 σ,在此基础上由于误差限和区间估计都将基于 s 得到,我们称 σ 未知情况下的样本均值的分布形态称为 t 分布,或者根据其早期研究者 William Sealy Gosset 的笔名 Student 命名为 Student 分布。对于 t 分布来说,如果被抽样的总体服从正态分布,则其数学表达最为严谨,但当总体不服从正态分布时其在很多情况下也适用。

t 分布的一个重要特征是它需要定义一个自然数表示的自由度 degrees of freedom,并且随着自由度的增加,t 分布与正态分布的区别越来越小,注意从下图中可以看出 t 分布的均值为 0。对应同样的 α 值,自由度越大,最终构造的误差限越小。

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t distribution will become closer to normal distribution as degrees of freedom increases

为了区分 t 分布,我们用 tα/2 来代替 zα/2 来表示概率密度函数图像中右尾面积为 α/2 的点的位置。

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t distribution with α/2 probability in the upper tail

在构造区间估计时,我们用抽样得到的标准误差 s 来估计总体的标准差,至此总体方差未知的区间估计的一般定义为:

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Interval estimates with population standard deviation unknown

由于对于任意样本集都有 Σ(xi - x̄) = 0,因此在计算标准误差 s 时,分子中 Σ(xi - x̄)2 这一项中有 n - 1 个独立的参数,所以对应这个 t 分布的自由度为 n - 1。

从上面的计算可以看出,之所以要区分 σ 已知和未知两种情形,是在于当 σ 已知时,对于指定的置信系数 1- α,其误差限 zα/2σ / n1/2对于不同的样本集是固定的。而当 σ 未知时,由于涉及到不同样本集的 s 的计算,因此误差限对于不同的样本集是不同的,此时就需要充分考虑到自由度的影响。

总体方差已知时总体均值的区间估计

通常情况下总体的方差同均值一样都是未知的,但在有些总体中由于具备长期的观察,可以认为总体的方差是已知的。

在抽样及其分布中我们讲到当抽样样本集包含的元素的数量 n 足够大的时候,无论总体是否服从正态分布,不同抽样样本集中得到的样本集的均值 x̄ 都服从均值为总体均值 μ,方差为 σ = σ / n1/2 的正态分布,其中 σ 为总体的均方差。在描述统计中根据切比雪夫定理和经验法则,对于对称分布的总体来说 95% 的样本点会落在总体均值 μ ± 1.96σ 的范围内。相应的对于 x̄ 这个随机变量来说,95% 的抽样的均值都会落在 μ ± 1.96σ 这个范围内。

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Sampling distribution within ± 1.96 standard error

在此基础上,如果我们将误差限设置为 ± 1.96σ 来构造区间估计 x̄ ± 1.96σ,由于 μ ± 1.96σ 这个区间内可以容纳 95% 的 x̄ 的取值,在此基础上可以知道以这个区间内的任意 x̄ 为中心的 ± 1.96σ 的区间会都包含总体的均值 μ,或者说我们 95% 的确信总体的均值落在这个区间内。更为通俗的解释是,如果被抽样的总体服从正态分布,我们通过抽样得到了 100 个 x̄,在它们的基础上构造了 100 个 x̄ ± 1.96σ 的区间,那么我们可以完全相信,其中有 95 个区间包含总体的均值 μ。当总体不服从正态分布时,如果抽样中包含的样本数量足够大,依然可以很精确的满足这个条件。

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澳门太阳神网站,Intervals formed from different sample means

在此称我们以 95% 的置信水平 confidence level 构造了这个 95% 的置信区间,这里 95%为置信系数,常用 1 - α 表示。之所以这样定义可以参见 假设检验,并且在下文中可以看到为了便于定义和查表使用,我们会基于 zα/2 给出区间估计的定义,这个数值为对应右尾面积 upper tail area 为 α/2 的点的位置,也即随机变量的取值落在这个点之外的概率为 α/2。置信水平越高,置信系数越大,区间估计的区间跨度也越大,也即误差限越大。并且,从上述计算公式可知,当为了满足一定的置信水平而得到的误差限过大时,可以通过增加抽样元素的数量 n 来缩小这个误差限。

更一般地,我们将总体的 σ 已知的样本均值的置信区间的构造形式定义如下:

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Interval estimates with population standard deviation known

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