Como as probabilidades de um pool de dados são afetadas por serem permitidas / forçadas a adicionar dados e, em seguida, dropar dados altos / baixos?

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Estou trabalhando em um sistema homebrew. O mecânico de base, sem se envolver demais em detalhes, rola um conjunto de d6s (1-5) e compara cada um com um número de destino (Geralmente 4 a 6); qualquer um que seja igual ou mais alto conte como um sucesso e quanto mais sucessos você obtiver, melhor.

Isso é fácil de calcular. O que estou tendo problemas é como outro mecânico proposto afetará as probabilidades. Se for permitido / forçado a adicionar alguns (um ou mais) dados extras ao grupo e ignorar o mesmo número de resultados mais baixos (para circunstâncias benéficas) ou resultados mais altos (para circunstâncias prejudiciais), como isso afetará a probabilidade de obter um certo número de sucessos?

Um exemplo de esclarecimento: Você rolaria para realizar algo e a estatística apropriada teria 3 dados. Cada dado que surge 4+ é um sucesso. 1 sucesso é mais um sucesso técnico que vem com desvantagens, 2 sucessos é um sucesso decente, 3 é sucesso e depois alguns, etc. Esse aspecto já está funcionando como pretendido. O mecânico que eu estaria introduzindo é ajudar ou atrapalhar um teste adicionando um dado e derrubando o menor ou o maior, respectivamente. Por exemplo, um aliado ajuda o personagem, então o 3d6 agora se torna um 4d6 com o resultado do menor dado sendo ignorado.

    
por GummyGator 11.09.2016 / 17:45

1 resposta

Sim, isso é fácil de calcular

O conjunto de dados original (ODP) de dados n , com cada um tendo uma probabilidade p de sucesso, é um distribuição binomial . A probabilidade de sucessos k é:

$$ f (k; n, p) = Pr (X = k) = \ binom {n} {k} p ^ k (1-p) ^ {n-k} $$

Adicione um dado e remova o mais alto

Adicionar um dado e remover o mais alto nos dá os seguintes casos:

  1. O ODP tem 0 sucessos. O dado adicional não terá efeito: se for um sucesso, deve ser o mais alto e, portanto, removido, se for uma falha, todos os dados são falhas (incluindo a mais alta que é removida).
  2. O ODP tem sucessos k (> 0). Se o dado adicional for uma falha, um sucesso será removido, se for um sucesso, ele adicionará um sucesso e um sucesso (do dado mais alto) será removido sem efeito líquido.
Ignorando o caso incomum de 0 sucessos no ODP, o dado tem uma chance de 1- p de reduzir sucessos em 1.

Adicione um dado e remova o menor

Adicionar um dado e remover o menor é o contrário do anterior:

  1. O ODP tem sucessos n . O dado adicional não terá efeito: se for uma falha, ele deve ser o menor e, portanto, removido; se for um sucesso, todos os dados serão sucessos (incluindo o menor que for removido).
  2. O ODP tem sucessos k (< n ). Se o dado adicional for um sucesso, uma falha será removida, se for uma falha, ele adicionará uma falha e uma falha (da matriz mais baixa) será removida sem efeito líquido.
Ignorando o caso incomum de sucessos no ODP, o dado tem uma chance de aumentar sucessos em 1.     
12.09.2016 / 02:03