其實Decompile工具蠻多的 甚至已經直接內建在Fabric的gradle command裡面 具體程式碼是這樣 public int chooseNonEmptySlot(Random random) { this.generateLoot(null); // int i = -1; int j = 1; for (int k = 0; k < this.inventory.size(); k++) { if (!this.inventory.get(k).isEmpty() && random.nextInt(j++) == 0) { i = k; } } return i; }
![I.N "HALLUCINATION" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/n5B5q1Hwt_U/mqdefault.jpg)
wow，你可以去黃黑色學校教數學了#
老天，我不會微積分ww
野生汪汪，抓！
@@RenaWevin 期待你跟黑筆紅筆合作:D
其實在電腦科學中，是不可能產生真隨機數的，目前 Minecraft 的「隨機」也是用時間（Tick）計算出的偽隨機數。
不過偽隨機數基本上已經是很隨機了，除非你把時間停止。
為什麼在這裡也可以看到你
@Hzyer_RW 我本來就在 Minecraft 圈打滾了
@@tsaitou-7361「打滾」
@@celia._.515 這世界真小
這個不完全正確，Minecraft不完全使用時間做為隨機數產生器，而是統整了包含玩家藥水狀態、丟出物品數、是否使用物品、所在區塊等，所以才會有可控附魔台、天氣控制、無限耐久度等RNG manipulation存在
另外電腦無法生成真隨機數這個也不完全正確，因為目前世界上幾乎沒有真隨機存在，只有量子"可能"是真隨機，所以我們所討論的偽隨機通常是指可以被預測的隨機，也就是PRNG，也是Minecraft原版所採用的隨機數產生器類別，因此真隨機數TRNG在電腦上也是存在的，他們通常會叫做Cryptography secure RNG，是不可被預測的，Java裡面的SecureRandom函式或是CPU內的DRNG都是屬於真隨機數TRNG，但性能開銷過大所以Minecraft並不使用
另外部分修改的伺服器核心例如Paper採用的則是shared RNG，也就是把Player RNG, Redstone RNG跟World RNG共用為一個RNG種子，所以很容易變動，較難實現RNG manipulation，但依舊屬於PRNG
身為數學系畢業以及有在教數學的人，這個描述形式很適合給予學生了解什麼是卡方檢定以及實驗設定方法
而且魚丸的這個假設跟驗證真的很完整。
魚丸該文字化並且寫出完整的研究論述與結果了吧！寫成paper也不錯！
優質好影片太用心了！
這上千萬筆的數據 肯定是不可被拒絕！
也終於把這個迷思打破了！
大數據的力量！！
厲害了魚雷丸娜 !
謝謝土撥鼠的稱讚！
結論上應該寫
We cannot show significant evidence rejecting H0(P=1/9)
for alpha=.05
然後P-value簡單來說就是往更極端的機率值，比方說你考90分 那以上的還有多少人或者你考30分，30分以下的有多少人
其實寫「高機率不可被拒絕」更好。
沒有，卡方檢定的結果是接受或拒絕，而不是正確或錯誤，說高機率正確還行，高機率接受就不對了
高中生去讀書不要秀下限==
主要是我們生物統計學老師如此要求。
@@ntunur_pu 我不曉得你們老師怎麼會這樣要求，但我建議你去跟你們老師問一下，搞不好是你自己會錯意
剛剛有再翻一次講義，原文的確是寫不可被拒絕，真的是我把它和另一個敘述「高機率為真/假」搞混了。
彷佛把曾作論文的日子過了一遍 佩服佩服
找源代碼不香嗎
我相信這流言是抽將城台主傳開的，就跟乖乖一樣：你放了沒事，沒放就出事，導致一傳十 十傳百，畢竟沒人想虧錢😅
某卡牌店老闆默默收起刀子XDD
原來魚丸工作是做遊戲的！！！
很棒的分析，不過還是有個小bug，如果比較龜毛的會說：最後實驗用的不是同個發射器，不過興趣研究也不用太較真啦～
正職是做遊戲
私底下回家也會做自己的遊戲！
非常好影片🔥🔥🔥
wow 抓
很有趣的影片，不過還有一些地方可以雞蛋裡挑骨頭，目前只有計算總量是否符合期望值，但是如果發射器按照順序輪流發射1、2、3...、9號的旗幟的話，明明就不是隨機的，照你的計算方法卻會說不能否定他是隨機。在計算機領域中，並沒辦法做出真正的隨機數，所以我們有一些檢測方法，判定他是不是好的隨機，例如，在任意時間檢查，抽到哪一個的機率都一樣，或者不管前面抽到哪一個，下一個抽出哪一個的機率都一樣等等。
舉點例子，如果有人抽籤，第一次都是抽比較中間的位置，那這時候在某個時間(第一次抽籤)檢查，中間的機率就比較高。
如果有人抽籤，他覺得前幾次都抽中間，這次故意抽邊邊的位置，這就是會因為前面的結果而導致這次的機率不平等，抽旁邊的機率比較高，這些都是很重要的機率指標。
這集實驗精神可嘉值得肯定
但我覺得11:49這邊直接看Minecraft原代碼會比較準
有請Mojang贊助原始碼(?
其實Decompile工具蠻多的 甚至已經直接內建在Fabric的gradle command裡面
具體程式碼是這樣
public int chooseNonEmptySlot(Random random) {
this.generateLoot(null); //
int i = -1;
int j = 1;
for (int k = 0; k < this.inventory.size(); k++) {
if (!this.inventory.get(k).isEmpty() && random.nextInt(j++) == 0) {
i = k;
}
}
return i;
}
@@RenaWevin 其實在寫fabric模組的時候，就能順便產生minecraft原始碼了。先設置好開發fabric模組的的環境，再gradle genSources就行
樣本數夠大的情況下可以用常態分布跟中央極限定理
By準備考機率期末考的大二牲😢
@@yanjie9536 準備期末辛苦了！
丁特也證實過了 嗚嗚
原本看到測機率想說，嗯是單純用暴力解(大數據)嗎？，結果沒想到還特別找了可以驗證概率的公式，也讓我開眼界了，這我真的大學也沒學過，可能要經濟那類的數學才會提到；很喜歡這種把知識帶入遊戲的影片(✪ω✪)。
很用心加油
為什麼 剛考完機率論的我 會在YT又遇到chi-square, normal distribution 和 central limit theorem等名詞啊🫠
好啦老實說版主影片優質必須按讚訂閱👍
是大佬欸 居然真的有人會再做發射器的機率 XD
影片非常的優質(=^▽^=)
從貓大那裡來的，還真的是用卡方檢定😅
影片的推論無可挑剃，影片也做的好棒
如果每個投擲器會根據上次投出的位置，來決定下次要投出哪個位置的物品(ex. 每次單個投擲器投出的順序固定是1~9號) 那從期望值和卡方統計好像也看不出來這不是隨機的?
辛苦了魚丸
有個小問題想問一下，回去比對了一下秋風當年的影片，發現你們在測試的時候九格的物品數量都是一樣，有沒有測試過物品數量不一致時，機率是否仍然是平均的呢。
你指的是1~9格內都有塞東西
但是物品數量可能分別是[10,15,30,64,9,1,45,6,41]個
這種每一格數量都不同的情形嗎？
@@RenaWevin 對
對於非洲人來說不會有1/9的機率問題，永遠都是最後一個出貨
可憐的字幕帕魯
厉害！指令方块大佬
想問分類座標上特定物品的指令是什麼 我找了好久都沒有類似的指令
直接把我統計學的記憶拉回來
看個minecraft怎麼還會看到這鬼算式OAO
連查表都回來了
這集好精采
從頭看到尾都覺得好厲害
願意這樣用一千兩百多萬的測試來挑戰一款遊戲
真厲害
結案上下還有精靈語XD
被發現彩蛋了XD
巨細靡遺😂
太神辣
前面還懂，後面暈了😂
猜測是用類似種子碼之類的東西，然後剩餘的數字=投擲器發哪個格
1224萬次真是太說服我了
上上學期機率課死去的記憶又回來了
好厲害😮
卡方檢定以前高中好像學過
學測用完就自動消失了😅
原來現在高中學的到卡方檢定嗎！
以前我是自然組但完全沒有學過的說
@RenaWevin 我自己也忘了
但我記得以前理組的
重要的是，出社會才發現只要加減乘除就可以了XDDD
@@RenaWevin 我現在高二二類組，但我還沒看到卡方檢定
現在高中數學好像連虛無假設都沒有涉略到
只有簡單的機率、期望值還有簡單的分布
更以前的課綱不確定，可能有老師會補充
高中教的是信心水準吧
我是在看Minecraft影片沒錯吧···？
你沒有看錯ㄛ
@ 有點可怕ㄋ我先走了ㄛ⋯⋯
厲害
分科數甲會考嗎
我還真不知道w
怎么办？我只是想看个Minecraft影片，结果硬生生学了科学和数学
感覺大腦被知識強鹼了
放心，你不會記得的😂😂😂
任何的游戏都是用一种程式语言写出来的
而每种程式语言都有一定的随机数计算标准
且由于机械结构的限制, 这个计算标准往往是基于抓取电脑运行数据中的某个值
因此可以直接得出任何以电脑结构计算得出的所谓"随机值"都是伪随机数
伪随机数会受到当时的计算机运行环境, 状态与内部存储资料, 配置而不同
也就得出即使写死1/9的概率, 每次随机结果概率都有一定的误差
因此透过大数据集合统计的结果实为每次误差值的平均, 也就是每次计算随机数时计算机的状态改变
由此上述结果可得知
在伪随机数的环境下, 即使数据量尽可能接近无限, 其结果也非1/9
当然理论可行, 但实际上这是一个悖论, 由于无法得出数据量为无限的大数据, 因此即使是真随机数, 其结果也非1/9
这代表什么？
这代表人类在观看超出自身领域范畴达一定距离的知识内容时, 所造成的短期智商增加持续时间小于5分钟．
-太棒了我又写了一篇废文-
看看前半再看看後半
-我已經搞不懂到底是不是廢文了，搞得我好亂啊-
-偽科學無誤-
主要還是有中央極限定理，所以並不太會發生明明設定是1/9機率，但算出來機率不是1/9的情況
老兄你內高的嗎？
是
@@RenaWevin wwww運動服出賣你了
不能扒代碼嗎? 看有無暗箱操作。
讚讚
這個能是一個3000多訂閱的小YT做出來的實驗嗎？？😂😂 這不合理😂😂
那我希望我頻道裡面以前的Minecraft教學影片能帶給你更大的驚喜🐾
應該是8個11%，1個12%比較有可能吧，20%太多了
也有可能，畢竟流言可以是各種不同的形式
好強(◐‿◑)
話說直接找程式相關領域的人去研究實際投擲器程式代碼運作邏輯是不是才是最準確的?
真的研究這麼深的話感覺最後會變成研究僞隨機性的研究，並且會變得很抽象
啊啊啊啊 要長腦子了
(抓抓頭
夠了 別想用麥塊騙我學統計
😅我看完了……腦袋已經轉不過去了……😂😂😂反正就是機率平均是吧？我可以這樣理解吧！😂😂😂
可以w
第一次看