運による補正が、基準回避率Kによって変動するような傾向が見受けられました。
そのため、↓のような近似式を提唱しています。
実回避率[%]＝基準回避率K[%]×EXP(α×運差)
実際に基準回避率Kによる依存性があるのかどうか、詳細に検証してみました。
この類の検証には非常に時間がかかるので、小分けにして記事という形にしています。
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<検証条件>
・対象MOB ガルカス悪魔軍集結地B1 Lv610骸骨騎士Ex
・変化項目① MOBとの運差を50ずつ変化させる
・変化項目② 敏捷値35または540
・変化項目③ G補正を除く追加回避補正 ＋10%、＋15%、＋25%
⇒実際に行った検証のパターン
| パターン | 敏捷値 | 追加回避補正[%] |
| ① | 35 | 15 |
| ② | 35 | 25 |
| ③ | 540 | 10 |
| ④ | 540 | 15 |
・試行回数 1000回
・Gによる回避補正
<結果 各パターンによる結果>
各図 縦軸：実回避率[%] 横軸：運差(キャラ－MOB) 指数近似曲線のみ記載※指数数値は運差/50をベースとしている
パターン① パターン②
K：12.30 指数：0.0727 K：20.66 指数：0.0641
パターン③ パターン④
K：27.45 指数：0.0554 K：32.71 指数：0.0488
<考察 指数係数の変動について>
今回の検証で得られたデータと以前に得られたデータを基に、縦軸に指数数値、横軸に基準回避率(近似式からの値)としたグラフを描くと↓のようになりました。
左図：直線近似形式 右図：2次近似形式
図中のR^2からわかるように、データ数は少ないものの2次近似形式で近似曲線を描くと近しいことがわかります。
<結果・考察の考慮>
基準回避－指数係数 のグラフの2次近似式からのR^2値が極めて近いため、回避率計算式には指数形式での計算の信頼性が高いものと思われます。
各パターン中の得られたデータのばらつき具合から、実回避率は±2%くらい幅がありますが、各パターンとも運1000時の理論回避値と実回避値は大きく食い違っていました。
そのため、より近似にするためには運差1000以上の場合も検証をする必要があるようです。
