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14/07/19 00:51
좋은글 감사드립니다.
단지 2번의 경우엔 동선관리. 그런 측면의 문제가 아니라. 팀마다 라인전 이후에 CS를 몰아주는건 팀의 운영 방식하고도 관련이 크기 때문에 (원딜이 빈라인을 먹는팀, 탑이 먹는팀, 미드가 먹는팀. 이런게 다 다르다보니) 라인전 CS / 라인전 이후 CS는 분리 되는게 맞다고는 봅니다. (그 기준이 애매하긴 할것 같은데.. 임시로 경기 시간을 기준으로 나눠도 되지 않을까 싶기도 하네요) 그리고 탑 라이너 같은 경우엔 특히 라인스왑등으로 애초에 라인전 단계에서는 거의 안먹다가, 그 이후에 몰아먹는 것들도 있기 때문에 더 구분짓는게 성향을 보는데 좋지 않을까 싶네요. (합쳐서 보게 되면 탑은 맞라인 많이 설수록 그냥 CS 잘먹는 선수로 변해버립니다. 본질은 그게 아닌데..) 3번은.. 그런것이라기보단.. 애초에 전성기 스크크처럼.. 팀이 쎄면 게임 시간이 20분 커팅이 되서... 원딜 딜량이 더 낮게 나올수밖에 없는 점이 있기 때문에 오히려 '너무 잘하면' 그 밑에 선수들보다 딜량이 적게 나옵니다..... 지수로 만드는 방법에 대한게 애매하긴 한데.. 이점도 생각해 봐야 되지 않을까 싶네요.. 정말 강한건, 애초에 20분만에 이겨버리는 팀과 선수일테니까요.. (야구는 잘할수록 공격 기회가 늘지만, 롤은 잘할수록 공격 기회가 줄어든다는게 큰 차이점이 아닐까 싶기도 합니다.) 마지막으로 좋은글 감사드립니다~ 추천 드리고 가요.. 이정도로 발전시킨 것만으로도 정말 대단한거 같습니다..
14/07/19 00:58
항상 좋은 피드백 진심으로 감사드립니다.
말씀하신 "라인밀어주기" 같은 경우는 같은팀의 다른 라이너들과 비교해보면 될것이라고 생각합니다. (지금은 구상중인것이, 그 팀의 세 라이너의 CS효율성을 합치면 이 팀이 얼마나 CS를 놓치고있나/잘먹고있나/어떻게 분배하나를 알수 있을것 같습니다.) 경기 시간을 기준으로 CS의 능력치를 나누는 방식은 여러모로 생각해봤지만 지금 시점에서는 구현하기 힘들지 않을까 생각합니다. 3번의 경우는, 20분에 터지는 경기를 살펴보면 생각 이상으로 평균딜량이 많이 나와있었습니다. 원딜/미드/탑 막론하고 그냥 비교적 다 높은수치가 나오는 것 같습니다. 결국은 통계라는것이 그렇게 하나하나의 통제할수 없는 변수들이 모인 샘플을 통해 그 선수/팀의 능력을 어림짐작 하는 것이기 때문에(E-스포츠 뿐만 아니라 모든 스포츠가 다 그렇다고 생각합니다), 그 부분에 있어서는 크게 걱정하고 있지 않습니다. 다시한번 좋은 의견 감사합니다.
14/07/19 01:02
말씀하신대로, 같은 팀의 CS 효율성으로 비교하는것도 괜찮을 수 있겠네요..
CS는 현 시점에서는 2가지 변수만 잡으면 될거 같긴 합니다. - 라인전 이후 밀어주기(팀마다 먹는 선수는 다르기 때문에) - 라인 스왑으로 인해 탑이 상당시간 CS를 허공에 날리는데.. KT A VS 쉴드처럼 맞라인을 자주 서버리게 되면 CS 지표가 다른 선수들보다 확 뛰는 경향이 생길 수 있음. (스왑으로 인해 못먹는 부분에 대한 처리?..) 사실 그래서 라인전 / 그 이후 를 분리하면 둘다 해결되지 않을까 싶긴 한데. 딱 이거다! 하는 아이디어가 떠올르진 않네요.. 답변 감사드립니다~
14/07/19 01:06
라인 밀어주기와 라인 스왑에 의한 손실 등에 따른 차이는
자료가 얼마 없을 때는 그런 자료 하나 하나들이 큰 영향이 있겠지만 자료들이 쌓일수록 어느 정도 값으로 수렴하지 않을까 싶네요
14/07/19 01:09
밀어주기는 지금 버전에서 becker님이 말씀하신대로 보정 안하면 수렴 안될껍니다.
블레이즈는 주구장창 플레임한테만 밀어준다던가. 하는건 팀 성향이기 때문에 밀어줘서 못먹은건지, 그냥 실력이 부족해서 못먹은건지. 같은건 becker님이 댓글 달아준대로 팀 효율성으로 따로 잡아줘야 지표가 나올거 같네요.. 스왑에 따른 손실은.. 롤챔스가 토너먼트 방식이다보니. 8강에서 스왑 안한것만으로도 수치차이가 사실 꽤 반영이 되는 경향이 있습니다. 야구처럼 경기수가 일년에 144경기. 이런식으로 엄청나게 때려박아주면 많이 수렴되긴 할텐데.. 경기수가 그정도는 아니다보니.(16강에서 빨리 떨어진다거나 하는 팀들은 경기수가 정말 적죠)
14/07/19 01:28
음 저는 롤의 한경기가 야구로 따지면 선발투수의 한경기, 혹은 그 이상의 가치를 가지고 있다고 생각합니다. (가장 비슷한건 미식축구의 한경기정도의 중요성이라 생각하구요) 타자의 경우야 하루에 끽해봐야 5타석정도 들어갈수 있는데 롤은 한게임에서 이뤄질수 있는 일들이 굉장히 많죠. 개인적으로는 한 20경기정도만 보면면 성향이 파악이 되지 않을까/스탯이 수렴되지 않을까 생각됩니다. 그럼에도 불구하고 16강 탈락팀들은 확실히 프로씬에서의 신뢰할만한 통계를 얻어내기는 힘든감이 없잖아 있죠.
14/07/19 01:37
그렇긴 하겠네요.. 야구는 사실 예시긴 했는데.. 말씀하신대로 롤은 한판에 교전횟수등이 꽤 많은 게임이긴 하죠..
단지 16강 광탈팀들이 통계가 적다는점이 있긴 한데 8강권 팀만으로 통계내면 표본 자체는 어느정도 유의미하지 않을까 싶습니다. 16강 6경기 + 8강 3경기(3:0이라도) + NLB 2경기(2:0이라도) 해서 8강권팀은 최소 11경기는 나오니..
14/07/19 00:54
이러한 자료가 모든 팬들을 만족시킬 수는 없겠지만
게임을 보는데 있어서 흥미를 매우 높여줄만한 자료임은 틀림없다고 생각하네요 좋은 글 감사합니다
14/07/19 01:01
원래 스탯이란건 경기의 모든 것을 다 포함할 수는 없는 거라고 생각합니다. 야구에서도 클래식 스탯들이 표현하지 못하는 많은 것들을 표현 하기 위해 세이버 메트릭스가 등장하고 그 외 별별 스탯들이 다 나오고 있으니깐요.
모든걸 포함할 순 없지만 이 정도면 충분히 선수의 장단점과 능력을 표현할 수 있는 스탯이 아닌가 여겨집니다. 이런 데이터들을 기본으로 점점 세부적이고 다양한 스탯들이 등장하리라 생각합니다. 정말 좋은글 감사합니다.
14/07/19 02:08
1번에 데스같은 경우는, 초반의 1데스보다 바론앞 후반 한타에서 짤리는게 더 큰 영향은 주듯이 나중에 나온 데스가 보통 더 치명적이다 라는 점에서
죽어있는 시간이 얼추 비슷한 표준 모델이 되지 않을까 생각했습니다. 다만 죽어있는 시간 관련 데이터는 구하기 어려워서...
14/07/19 03:10
제 기억으로는 옛날에는 "죽은 시간(Time Spent Dead)"가 있었던걸로 기억하는데, 요즘은 그 자료를 더이상 제공하지 않는것 같습니다. 사실 그것만 구할수 있다면 예를들어 분당평균딜량 x 죽은시간을 하면 손실된 딜량이 어느정도인지 대충 짐작 할 수 있게되죠.
14/07/19 15:55
아 제가 북미유저라서 (북미는 최근에 스탯 인터페이스가 바뀌었습니다) 그런것 같습니다. 여전히 수치로 남겨져 있긴 있군요. 어떻게 구할 방법도 있겠네요. 감사합니다!
14/07/19 05:32
정성글에는 추천!
그리고 데스는 정말 매번 강승현해설이 말하는게 핵심이라고 생각합니다. 롤은 언제, 어떻게 죽느냐가 중요한 게임이죠
14/07/19 12:56
생각해봣는데 "단위골드당 피해량"이라는 개념을 도입하는게 공격력을 측정하기에 적합한 것 같습니다. 기본적인 아이디어는 '먹은 만큼 딜을 하고 잇나? 혹은 인풋과 아웃풋'라는 것입니다.
측정은 '챔피언에게 가한 피해량/획득한 골드'로서 화력의 밑바탕이 되는 '골드라는 '자원'이 얼만큼의 효율을 가지고 피해량으로 전환되엇나 입니다. 이 지표의 장점은 획득한 골드라는 변수를 기준으로 삼는다는 것입니다. 획득 골드가 반영하고 잇는 것들은 무엇일까요? 획득골드는 기본적으로 경기시간이 길이를 반영합니다. 경기시간의 장단으로 생기는 왜곡을 일정부분 보정합니다. 초반골드와 후반골드의 효율또한 보정합니다. 두번째로 킬과 어시스트를 반영합니다. cs를 통해 화력을 예측치를 알아보기에 킬과 어시 오브젝트가 골드에서 차지하는 비중을 무시할 수 없습니다. 세번째 특정챔프 몰아주기를 반영합니다. 몰아서 키운 원딜러가 골드가 많고 타워철거반인 원딜은 골드가 상대적으로 적겟지요. 문제점이 한가지 있는데 획득골드가 데스를 반영하지 않는다는 점입니다. 이는 치명적일 수도 있는게 라인전 배설로 인해 팀의 패배를 안긴 원딜러가 라인전은 흥했으나 팀이 망해서 딜도 못하고 죽은 원딜러보다 더 높은 평가를 받을 수도 있다는 것입니다. 이점을 보완한다면 '단순한 수치 중에서는' 각 딜러의 공격성을 평가하는 가장 직관적인 지표이지 싶습니다. 답글 납겨주세요.
14/07/19 15:19
좋은 언급 감사합니다.
사실 단위골드당 피해량(Damage Per Gold) 역시 생각해본 부분이며 실제로 도파/앰비션/페이커의 테이블을 보시면 그것에 대한 지표가 나와있음을 확인하실수 있습니다. 좋은 지표라고 생각하며, 이 역시 널리 사용될 가치가 충분하다고 생각합니다. 다만 이 글에서 크게 언급하지 않은 이유는 일단 연구중에 있는 "CS와 데미지를 혼합한 공식에 대한 피드백얻기"가 주된 목적이였기 때문입니다. 충분히 좋은 의견이라고 생각합니다.
14/07/19 19:38
자세히 보지 않아서 표에 DPG가 잇는걸 지나쳤네요. 페이커가 엠비션과 압도에 비해서 대략 1.25배 수준의 골드 효율을 보이고 있군요.
or이 ci와 di의 산술평균으로 계산되었네요. 수능표점 측정하듯이 (측정선수의 분당 cs - 해당 라인의 평균 분당 cs) ÷ (해당 라인의 분당 cs의 표준편차)로서 ci를 만드시고 비슷한 방법으로 di를 만드신것 아닌지 추리해봄니다. 지표가 완성된다면 임프와 피글렛, 스코어 선수를.비교하면 재미잇을것 같습니다. 스코어 선수는 반드시 시계열로 한번 더 분석해볼 필요도 있어보입니다. 파랑이즈의 장인은 누구였는지도 궁금하네요. 변수를 여러개 두셔야 할것 같습니다. 먼저 기본적으로 선수별, 챔프별, 라인별, 시즌별로 말이죠. 데이터가 많이 있다면 좋겟지만 리그가 한 3년은 더 해야 쌓일것 같습니다. 아래 그래프에 지적을 하자면 80분짜리 경기가 2개 끼어있어서 range가 가로로 넓게 형성되어 시각적으로 어느정도 집중된것 처럼 보이는데......글세요.70분짜리 경기는 평균경기시간과 편차를 봣을때 outlier로 잡아서 뻬고 그래프를 그린다면, 시간별 분당 데미지 그래프가 그냥 엄청나게 관계없이 흩어져 있는 모습을 볼 수도 있겟네요.
14/09/22 04:27
간단하게 딜러의 능력을 보기에 좋은 지표 같습니다. 먼저 노력에 박수를 보내며...
제가 보기엔 세 가지 정도의 문제, 혹은 개선방향이 있을 수 있겠네요. 1. 라인전 단계의 딜과 한타페이즈에서의 딜 2. 죽으면서 (상대적으로 무의미한) 딜을 뽑는 경우 3. 포킹 챔프 제 생각에 이 지표에 발생할 수 있는 가장 큰 왜곡은 라인전 단계에서의 딜량과 한타페이즈에서의 딜량 등을 구분하는 것이라고 생각합니다. 예를 들면 탑 마오카이와 탑 문도가 맞라인을 선다면, 상황에 따라 다르겠지만 딜교를 많이 하는 경우 서로 딜량이 계속 올라갑니다. 서로 피 채워가면서 열심히 두들기니까요. 하지만 이 딜은 유의미한 딜이 아니죠. 라인전에서 탱커 상대로 짤짤이 많이 넣어서 딜을 올리는 것도, 그런 딜이 킬로 이어지지 않는다면 그다지 유의미하진 않습니다. 비슷한 예로 탑 니달리를 상대하는 나서스가 있다고 가정합시다. 니달리의 평타 짤짤이를 맞아주더라도 흡혈로 버티면서 파밍하는게 원래의 의도한 바고, 만약 나서스가 이렇게 십분 이상 견뎌내 니달리 입장에서 성장을 전혀 막지 못하더라도(실질적인 라인전 실패) 니달리의 딜량 자체는 높게 나오게 됩니다. 그 외에 위에 다른 분이 언급해주신대로 '죽어가면서 딜을 많이 뽑는 경우' 는 개선의 방향이 있으리라 생각합니다. 그리고 사실 수준이 상대적으로 낮은 솔랭에서는 막 딜러가 여러번씩 딜 많이 넣고 끊기더라도 게임 안터지면서 길어지기도 하는데 프로레벨에선 그런일이 많지 않으니 크게 고려할 바는 아닌 것 같네요. 또 포킹챔프의 문제가 있습니다. 이건 프로레벨에서도 많이 나오는 문제일 수 있는데요, 포킹챔프의 경우 그렇지 않은 챔프에 비해 평균적으로 딜이 잘 뽑히기 마련입니다. 대치상황에서 포킹으로 넣는 딜이 무의미한 것은 아닙니다만, 정식으로 한타가 벌어졌을 때 순간적으로 들어가는 딜에 비하면 그 가치가 크지 않죠. 그런데 이건 해결이 쉽지 않아보이네요. 챔프별로 데이터를 모은다고 하더라도 종류에 따라 다른 챔프에 비해 얼마나 효율적인지 보기도 어려운 문제고요... 어쨌든 작업에 박수를 보내고, 궁금한 것이 하나 있는데 마지막의 분당 데미지와 게임 시간의 경우 R^2 를 공개해주셨는데, R^2 말고 계수로 보면 p-value 는 얼마가 나오나요? 유의미하게 나오는지 궁금합니다.
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