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添付IVL 聞いて損する金リンゴ賭博の話 
はじめに
大会の楽しみの一つに金のりんごの賭けがありますよね。私はこのシステムで楽しんでいて、勝ったり負けたり一喜一憂しています。そして、応援しているチームの時には全額掛けています。そういう一見すると合理的ではない行為を通じて自分が信じている事の証となっている気がするんです。これまで最後はすっからからんになってしまってまいましたが、そのことがなんだか誇らしくさえあります。でも、いつかは優勝してたくさんのりんごが帰ってきてくれるのを夢見てます。このページではプレイオフに進出したチームのデータをまとめたので、少しでも中国版をやっている方の参考になれば幸いです∪・ω・∪！
あるとき年とった男がきて「ブコウスキー」とひどくまじめにいった。「死ぬ前に一発当てたいんだよ」髪は白かった。1本残らず白く、歯は一本もなく、15年、あるいは20年後の自分を見ているような気になった。生きていればだが。
（「もう少し競馬について」チャールズ・ブコウスキー(青野訳) ）
レギュラーシーズンでの各チームの対戦結果
- プレイオフに進出したチーム間での対戦結果
◯は勝ち越し、△は引き分け、✖️は負け越し
チーム名 ACT D5 ZQ GG Gr WF 勝 負 順位 ACT ✖️ ◯ △ △ △ 5 5 5位 D5 ◯ ◯ △ ◯ ◯ 9 1 1位 ZQ ✖️ ✖️ △ ◯ ◯ 5 5 2位 GG △ △ △ △ ✖️ 4 6 3位 Gr △ ✖️ ✖️ △ ✖️ 2 8 6位 WF △ ✖️ ✖️ ◯ ◯ 5 5 4位
ハンター選手と鯖チームの関係
- 2次元ヒートマップ
数値は全部ハンター選手が各チームとの対戦した際の 平均脱落人数です。
(計算に用いてるのは進出したチームのみで、進出できなかったチームの値は使ってません)
各チームのハンター選手のセットごとの平均脱落人数
- 平行座標プロット
各セットごとの平均脱落人数の推移です。BO5で有利なチームが推測できるかもしれません。
(全試合から計算)
各チームのハンター選手のBan&Pick状況とデンドログラム
- BP表
数値は割合で0~1(0%~100%)となっています。 - デンドログラム
上の画像のデータをもとにRで階層的クラスタリングを行いました。(距離はユークリッド、計算はウォード法です。)
似ている選手を計算してくれます！
階層ベイズモデルでの強さ推定
使用したモデルはこのページで使ったものに引き分けでの誤差項の事前分布を変更したぐらいです。
計算は2021夏季IVLの全試合で、結果はプレイオフ進出チームのみ
| 順位 | 強さの平均 | 強いハンター | 強いサバイバー |
|---|---|---|---|
| 1位 | Wolves(s) | DOU5 | Wolves |
| 2位 | DOU5(h) | Gr | GG |
| 3位 | GG(s) | ACT | ZQ |
| 4位 | ZQ(s) | ZQ | Gr |
| 5位 | Gr(s) | GG | ACT |
| 6位 | Gr(h) | Wolves | DOU5 |
| 7位 | ACT(s) | ||
| 8位 | DOU5(s) | ||
| 9位 | Act(h) | ||
| 10位 | ZQ(h) | ||
| 11位 | GG(h) | ||
| 12位 | Wolves(h) |
このモデルではハンターサバイバー間の強さも推定できるので、賭ける際の参考に少しはなるかもしれません
xkid kname nid
1 cpg(h) 1
2 dou5(h) 2
3 zq(h) 3
4 gg(h) 4
5 gr(h) 5
6 jhs(h) 6
7 mrc(h) 7
8 wb(h) 8
9 wl(h) 9
10 xr(h) 10
11 cpg(s) 11
12 dou5(s) 12
13 zq(s) 13
14 gg(s) 14
15 gr(s) 15
16 jhs(s) 16
17 mrc(s) 17
18 wb(s) 18
19 wl(s) 19
20 xr(s) 20
mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5%
mu[1] 0.07 0.00 0.27 -0.46 -0.11 0.07 0.24 0.59
mu[2] 1.00 0.00 0.30 0.42 0.79 0.98 1.19 1.62
mu[3] 0.04 0.00 0.28 -0.51 -0.15 0.03 0.22 0.59
mu[4] -0.35 0.00 0.33 -1.01 -0.56 -0.35 -0.13 0.30
mu[5] 0.26 0.00 0.27 -0.28 0.08 0.26 0.43 0.80
mu[6] -0.43 0.00 0.26 -0.96 -0.60 -0.43 -0.25 0.08
mu[7] -0.42 0.00 0.32 -1.07 -0.63 -0.41 -0.21 0.18
mu[8] -0.27 0.00 0.29 -0.84 -0.46 -0.27 -0.07 0.30
mu[9] -0.61 0.00 0.29 -1.21 -0.81 -0.60 -0.41 -0.06
mu[10] -0.75 0.00 0.29 -1.34 -0.93 -0.74 -0.55 -0.19
mu[11] 0.14 0.00 0.28 -0.40 -0.06 0.14 0.32 0.70
mu[12] 0.12 0.00 0.28 -0.43 -0.07 0.12 0.30 0.66
mu[13] 0.57 0.00 0.30 0.01 0.37 0.56 0.77 1.16
mu[14] 0.58 0.00 0.29 0.02 0.38 0.57 0.77 1.18
mu[15] 0.32 0.00 0.28 -0.22 0.13 0.31 0.50 0.87
mu[16] -0.44 0.00 0.27 -0.99 -0.62 -0.44 -0.25 0.09
mu[17] -0.17 0.00 0.29 -0.74 -0.36 -0.16 0.03 0.40
mu[18] -0.17 0.00 0.28 -0.72 -0.36 -0.17 0.01 0.38
mu[19] 1.03 0.00 0.29 0.48 0.83 1.02 1.22 1.61
mu[20] -0.46 0.00 0.32 -1.11 -0.67 -0.46 -0.25 0.17
おわりに
プレイオフではBO5であることと新たな調整や新しいキャラクターが加わり別の環境となること、それらが予想をより難しくしています。去年と比べるとどこが勝つかいまいちよくわからないですが、一緒に楽しみましょうね！´•ﻌ•`🐾
参考資料
Rによる多変量解析入門 川端, 岩間, 鈴木
「町でいちばんの美女」に出てくるのは、酒、女、ギャンブルばかりなので引用したことに眉を顰める方もいるかもしれません。なぜこの本を買ったのかよく覚えていませんが、ある一節をとても気に入っています。
カネのためだぞ、と私は自分にいった。やがていつか、パリやローマに休暇を過ごしにいくことがあるさ。こういう連中とはモノがちがう。だが、それこそが、そこにいる誰もがおもっていることだった。おれの居場所はここじゃない。みんな、それぞれ正しいのだ。
（「25人のぼろをまとった浮浪者たち」 ）
私はボロを纏った浮浪者でありながら、緑の灯火や青い鳥を探し求めてしまいます。彼らは私であり、私は彼らで、一緒の場所にいて同じように考えているんです。そして、そういった愚かしい姿を肯定する温かいまなざしを感じ、無骨で下品なだけでない彼の為人を垣間見た気がするのです。
