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絶品!遠足グルメ弁当の分析例

2014-07-10 15:31
データをあまり利用していただけなかったので、
具体的にどのように分析を行うか例を示します。

面倒なので仮説検定はしません。 (仮説検定 - Wikipedia)
したがって、以降出てくる仮説は間違っている蓋然性が高いものが含まれますのでご了承ください。
また、手法の解説に重点を置きますので、結論など知りたい方は適宜読み飛ばしてください。

今回用いるデータは下記のテキストファイルに載せています。(試行回数:459)
http://kaedemarket.web.fc2.com/txt/lunch20140709.txt

トーテムのアップグレードを成功とみなし、
弁当の種類が成功率に影響するか調べます。
ランダム性がつきまとう以上、成功率にバラつきが生じるのは当たり前ですので、
ここではより強い主張の、「良い弁当ほど成功率が上がる」という仮説を立てます。
「良さ」の定義は、NPCを怒らせたときに手に入る「残り物のお弁当」を消費したときの、
交換に必要な個数とします。

blog358.png

それぞれの弁当について、成功率を次の式で定義します。
  成功率 = (成功時に使用されていた個数の合計) / (使用した個数の合計)

[スプレッドシートの操作解説(クリックで開閉)]


X軸に交換に必要な弁当の個数、Y軸に成功率を取ると、
両者の関係は下のグラフのようになります。

blog366.png

近似曲線からも明らかなように、「良い」弁当ほど成功率が上がっていることが分かります。
相関係数を計算するとおよそ 0.8となり、
両者の間に強い相関があることが分かります。
(スプレッドシート解説の続き:
=CORREL(H2:H10,O2:O10)
で相関係数を求めることが出来ます。)

こういう風に数字で示したとしても、
検定を行わない限りは、体感で傾向を語るのと大差はありませんが。
仮説1が正しいとして、次に弁当の「良さ」が成功率にどのように影響しているか考えます。
最もシンプルな考え方は、4つの弁当の「良さ」の合計で決まるというものです。
計算を簡単にするために、弁当の「良さ」を低いものから順に0, 1, ・・・, 7, 8 とします。
すなわち、 ねいびー→0, ぱーぽ→1, ・・・, おーでぃなりー→7, でんじゃー→8  です。
そして、4つの弁当の「良さ」の合計を「合計ポイント」とします。

このように定義したとき、合計ポイントと成功率の関係は下のグラフのようになります。
(横軸に合計ポイント、縦軸に成功率を取っています)

blog365.png

相関係数は約0.456となり、先ほどより小さくなっています。
(だからどうこう言えるわけでもありませんが)

近似曲線の数式に注目すると、恐らく偶然でしょうがキリの良いことになっています。
すなわち、上述した定義のもとで、
  成功率 = 合計ポイント (%)
という関係が成り立っていることになります。
残念ながら、イベントの期間から考えてこれを実証することは厳しいですが、
仮にこれが正しいとすれば、最善の行動パターンが求められます。

流石にそこまで書いてしまうのは趣がありませんので、
状況を見て記事にするかしないか決めようと思います。

以上です。長文失礼しました。
仮説2のところのスプレッドシートの操作も要望があれば追記します。
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