LOSER QUEUE OU PAS LOSER QUEUE :
Voici une analyse statistique approfondie sur l'existence de la Loser Queue sur le jeu League of Legends.
C'est long, mais ça en vaut la peine. Ce thread tranche sur la question. Je vous conseille de le lire en entier.
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LOSER QUEUE OU PAS LOSER QUEUE :
Voici une analyse statistique approfondie sur l'existence de la Loser Queue sur le jeu League of Legends.
C'est long, mais ça en vaut la peine. Ce thread tranche sur la question. Je vous conseille de le lire en entier.
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@anguibok La gaussienne c’est la distribution de la différence de WR SI indépendance. Histogramme c’est la différence observée. Cette forte différence de variance est une illustration du fait que le test d’indépendance est rejeté
@suppl_ortho Je ne peux malheureusement faire aucune conclusion pour ce qui est du bas elo. Il est possible que le même phénomène s'observerait. Il est possible que non.
@H3_Power En effet j’ai fait une erreur de formulation !
En Statistique on cherche la fonction g* telle que Y=g*(X)+U ou U est supposé être de moyenne nulle.
Mon hypothèse est que g est une fonction affine. Pas que U=0. MB et merci d’avoir spot l’erreur
@H3_Power Mais MDR un modèle linéaire ne fait pas du tout cette hypothèse… mais arrêtez de vous prendre pour ce que vous n’êtes pas. Vous ne savez pas faire de statistique.
@suppl_ortho Cela permet d'avoir une matrice d'adjacence très complète, et d'obtenir des résultats significatifs.
L'analyse à bas elo est beaucoup plus compliquée à mettre en place, même si faisable.
J'avoue avoir choisi Master+ pour m'éviter tout un tas de problèmes techniques compliqués
@suppl_ortho Oui. C'est certain.
Mais il y a un problème de fond avec l'analyse statistique à faible elo, c'est que les joueurs jouent très peu contre les mêmes personnes.
En master+, chaque joueur au même elo se rencontre plusieurs fois dans l'année.
@H3_Power@arthur_int Par ailleurs, les modèles linéaires dans le régime paramétrique n>>d assurent que l'erreur d'estimation est quasi nulle, ce qui permet de faire des analyses à faible variance.
@H3_Power@arthur_int ..... d'un modèle ML à la topologie compliquée.
Par ailleurs, quand on a plusieurs centaines de millier de donnée, 15 variables de régression, et qu'on intuite que la relation (X,Y) est "simple" et linéairement séparable, le modèle linéaire est très satisfaisant.
@Lucienm33873624 Bonjour,
Oui. L'API de Riot donne également accès aux données de Valorant. Si ça t'intéresse, je peux t'aider à mettre en place la même analyse, n'hésite pas à me contacter en privé.