概率统计的数学计算解析
概率与统计的基本概念及计算方法
概率与统计的基本概念及计算方法概率与统计是数学中的两个重要分支，它们在各个领域中都有着广泛的应用。
概率与统计的基本概念及计算方法是我们理解和运用这两个概念的基础。
本文将从概率与统计的基本概念入手，深入探讨其计算方法，并结合实际案例进行说明。
一、概率的基本概念概率是研究随机现象的可能性的数学工具。
它描述了某一事件发生的可能性大小。
概率的基本概念包括样本空间、事件和概率的定义。
样本空间是指一个随机试验所有可能结果的集合。
例如，掷一枚骰子的样本空间为{1, 2, 3, 4, 5, 6}。
事件是样本空间的一个子集，它表示我们感兴趣的结果。
例如，掷一枚骰子得到奇数的事件可以表示为{1, 3, 5}。
概率的定义是指一个事件发生的可能性大小，它的取值范围在0到1之间，其中0表示不可能事件，1表示必然事件。
计算概率的方法有频率法和古典概型法。
频率法是通过实验的频率来估计概率。
例如，我们可以通过多次掷骰子的实验，统计出掷出奇数的频率，从而估计出掷出奇数的概率。
古典概型法是指在样本空间中，每个结果发生的可能性相等。
例如，掷一枚均匀的骰子，每个数字出现的可能性相等，所以每个数字的概率为1/6。
二、统计的基本概念统计是研究数据的收集、分析和解释的一门学科。
它通过对一定数量的数据进行分析，推断出总体的特征。
统计的基本概念包括总体和样本、参数和统计量、抽样和抽样误差。
总体是指研究对象的全体，它包含了我们感兴趣的所有个体。
例如，我们想研究全国人口的平均身高，那么全国所有人口就是我们的总体。
样本是从总体中选取的一部分个体，它是总体的一个子集。
参数是用来描述总体特征的数值，例如总体的平均值、方差等。
统计量是用来描述样本特征的数值，例如样本的平均值、方差等。
抽样是从总体中选取样本的过程。
为了保证抽样的公正性和代表性，我们通常采用随机抽样的方法。
抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。
由于样本是从总体中选取的一部分，所以样本统计量与总体参数之间存在一定的误差。
高中数学中的概率统计计算期望与方差的技巧
高中数学中的概率统计计算期望与方差的技巧概率统计是高中数学中的重要内容，计算期望与方差是其中的关键技巧。
本文将介绍几种常见的计算期望与方差的技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些知识。
一、离散型随机变量的期望与方差计算对于离散型随机变量X，其概率分布列为P(X=x)，而期望和方差的计算公式如下：1. 期望计算期望E(X)表示随机变量X的平均值，计算公式为：E(X) = Σ[x * P(X=x)]其中，Σ表示对所有可能取值的求和。
通过遍历所有可能取值，将取值与其对应的概率相乘，再求和，即可得到期望值。
2. 方差计算方差Var(X)表示随机变量X的离散程度，计算公式为：Var(X) = Σ[(x - E(X))^2 * P(X=x)]同样，通过遍历所有可能取值，将每个取值减去期望值，再平方，再与其对应的概率相乘，最后再求和，即可得到方差值。
这种计算方法适用于离散型随机变量的期望和方差计算，例如投掷一枚骰子的结果、抽取一副扑克牌的点数等情况。
二、连续型随机变量的期望与方差计算对于连续型随机变量X，其概率密度函数为f(x)，而期望和方差的计算公式如下：1. 期望计算期望E(X)的计算公式为：E(X) = ∫(x * f(x))dx其中，∫表示对整个定义域的积分。
通过对概率密度函数乘以x后再积分，即可得到期望值。
2. 方差计算方差Var(X)的计算公式为：Var(X) = ∫[(x - E(X))^2 * f(x)]dx同样，通过对概率密度函数乘以(x - E(X))的平方后再积分，即可得到方差值。
这种计算方法适用于连续型随机变量的期望和方差计算，例如正态分布、指数分布等情况。
三、应用技巧下面将介绍一些计算期望与方差时的常用技巧：1. 期望的线性性质如果X和Y是两个随机变量，a和b为常数，则有：E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y)这是期望的线性性质，利用这个性质可以简化复杂随机变量的期望计算。
初二数学中常见的概率统计问题解析
初二数学中常见的概率统计问题解析概率统计是初中数学中的一个重要部分，也是现实生活中经常出现的问题。
通过概率统计的学习，我们可以了解到一些日常生活中的规律，并且可以帮助我们更好地理解世界。
本文将对初二数学中常见的概率统计问题进行解析，帮助读者更好地掌握相关知识。
一、随机事件及其概率在概率统计中，随机事件是一个非确定性事件，即其结果不仅仅由自身的性质决定，还受到一些概率因素的影响。
我们可以通过概率的方法来描述随机事件的可能性大小。
概率的大小用一个介于0和1之间的数来表示，其中0表示不可能发生，1表示必然发生。
例如，掷一枚骰子，随机事件A为掷出的点数为奇数。
在一次掷骰子的过程中，点数为奇数的可能结果有3个，即1、3、5，共有6个可能结果。
所以事件A发生的概率为3/6，即1/2。
二、排列与组合在概率统计中，排列与组合是常见的问题。
排列是指从一堆元素中选取若干个元素进行排序，而组合则是从一堆元素中选取若干个元素，不考虑其顺序。
这两种方法在解决问题时很常见。
例如，有5个不同的水果，想选取3个水果放在一个篮子里。
如果考虑顺序，即认为放入篮子的顺序是不同的，那么总共有5*4*3=60种可能性。
如果不考虑顺序，即认为放入篮子的顺序是相同的，那么总共有5（C）3=10种可能性。
三、事件间的关系在概率统计中，我们经常需要考虑事件间的关系。
常见的事件关系包括：互斥事件、独立事件和相互依赖事件。
互斥事件是指两个事件不可能同时发生。
例如，抛掷一枚硬币，事件A为正面朝上，事件B为反面朝上。
显然，事件A与事件B是互斥事件，它们不能同时发生。
独立事件是指两个事件之间没有任何关系。
例如，抛掷一枚硬币两次，第一次正面朝上的概率和第二次正面朝上的概率是相互独立的，它们之间没有任何关系。
相互依赖事件是指两个事件之间存在某种联系。
例如，抽取一张红色或者黑色的扑克牌，事件A为抽到红色牌，事件B为抽到黑色牌。
显然，事件A与事件B是相互依赖的，因为它们是互斥的。
概率与统计的计算方法
概率与统计的计算方法概率与统计是数学中一门重要的学科，它探讨了随机事件的结果以及如何通过数据进行统计分析的方法。
计算概率和统计数据是概率与统计学习的基础，本文将介绍一些常见的概率与统计计算方法。
一、概率计算方法概率计算是研究随机试验中事件发生可能性的方法，常用的概率计算方法有以下几种：1. 古典概率计算方法古典概率计算方法适用于试验结果有限且等可能出现的情况。
古典概率计算公式为：P(A) = m/n，其中A为事件，m为事件A发生的可能结果数，n为试验的总结果数。
通过古典概率计算方法，我们可以简单地计算出某个事件发生的概率。
2. 条件概率计算方法条件概率计算方法是研究在已知某一事件已经发生的条件下，另一事件发生的可能性。
条件概率计算公式为：P(B|A) = P(A∩B)/P(A)，其中P(A∩B)为事件A和事件B同时发生的概率，P(A)为事件A发生的概率。
拥有条件概率计算方法，我们可以更加准确地计算出两个事件相关性的概率。
3. 边缘概率计算方法边缘概率计算方法是研究多个事件之间的概率关系的方法。
边缘概率计算公式为：P(A) = ΣP(A∩B)，其中B为一个事件的可能取值集合。
通过边缘概率计算方法，我们可以计算出多个事件的概率。
二、统计计算方法统计计算是通过对数据的收集、整理和分析来获得有关经验的数字结果的方法，常用的统计计算方法有以下几种：1. 数据收集和整理方法数据收集和整理是统计分析的基础，常用的数据收集和整理方法有问卷调查、实验观察、抽样调查等。
在统计计算中，我们需要确保数据的准确性和完整性，以便进行后续的分析。
2. 描述统计计算方法描述统计计算方法是对数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计计算方法有中心趋势测度（如平均值、中位数、众数）、离散趋势测度（如方差、标准差）和数据的分布特征（如频率分布表、直方图）。
通过描述统计计算方法，我们可以对数据进行概括性的分析。
3. 推断统计计算方法推断统计计算方法是通过样本数据来进行总体数据的推断的方法。
初中数学解题技巧之概率与统计问题的解析思路
初中数学解题技巧之概率与统计问题的解析思路概率与统计是数学中的一门重要的分支，也是初中数学中的一项重要内容。
在初中阶段，学生们需要掌握解决概率与统计问题的技巧和思路。
本文将对初中数学解题技巧之概率与统计问题的解析思路进行探讨，帮助学生们更好地理解和解决该类问题。
一、概率问题的解析思路概率问题常常涉及到对事件发生的可能性作出估计，需要通过计算得出准确的概率值。
解决概率问题的思路大致如下：1. 理解问题：首先要理解题目中所给出的条件和待求解的问题。
需要确定问题中所涉及的事件和样本空间，并明确求解的具体内容。
2. 列举样本空间：根据问题中所给出的条件，列举可能出现的所有情况，形成样本空间。
样本空间应该包含所有可能的结果，且每个结果应该是互不相同的。
3. 计算事件发生的可能性：计算事件发生的可能性时，可以利用概率的定义，即某个事件发生的次数除以样本空间的总个数。
通过计算可以得出事件发生的概率。
4. 分析结果：对得出的结果进行分析，与实际情况相结合，看是否符合预期。
同时，需要根据问题的要求，进行进一步的推理和计算。
二、统计问题的解析思路统计问题是通过收集、整理和分析数据，从而得出结论的一种方法。
解决统计问题的思路大致如下：1. 收集数据：收集所需要的数据，可以通过调查问卷、实地观察、实验记录等方式得到数据。
2. 整理数据：将收集到的数据进行整理，可以采用表格、图表或者统计图等形式进行展示，以便更好地理解和分析数据。
3. 分析数据：根据问题所给出的条件和要求，对数据进行分析。
可以通过计算平均值、众数、中位数等统计指标，来揭示数据的特征和规律。
4. 得出结论：通过对数据的分析和计算，得出结论并进行解释。
结论应该能够回答问题，并且符合实际情况。
三、概率与统计问题的练习技巧为了更好地掌握概率与统计问题的解题方法，以下是一些练习技巧供参考：1. 多做题目：通过大量的练习题目，可以熟悉各种类型的概率与统计问题，提高对问题的理解和解决能力。
高中数学中的概率统计应用概率分布计算期望与方差的技巧
高中数学中的概率统计应用概率分布计算期望与方差的技巧概率统计是高中数学的重要内容之一，其应用广泛且重要。
在概率统计中，我们经常遇到需要计算随机变量的期望和方差的问题。
概率分布是解决这些问题的关键工具之一。
在本文中，我们将介绍一些高中数学中常见的概率分布，以及计算期望和方差的技巧。
1. 离散概率分布离散概率分布指的是随机变量只能取有限个或可列个值的概率分布。
其中，最常见的离散概率分布有二项分布、泊松分布和几何分布。
1.1 二项分布二项分布在实际问题中经常出现，特别是在重复试验的情况下。
假设有n个独立的重复试验，每次试验有成功和失败两种可能结果。
如果成功的概率为p，失败的概率为q=1-p，则随机变量X表示n次试验中成功的次数。
二项分布的概率密度函数为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * q^(n-k)其中，C(n,k)表示组合数。
二项分布的期望和方差的计算公式如下：E(X) = npVar(X) = npq1.2 泊松分布泊松分布适用于描述单位时间或空间内随机事件发生的次数。
例如，某地区每小时的交通事故数、每天接到的电话数等。
泊松分布的概率密度函数为：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!其中，λ代表单位时间或单位空间内平均发生的次数。
泊松分布的期望和方差的计算公式如下：E(X) = Var(X) = λ1.3 几何分布几何分布用于描述一系列独立重复试验中，首次成功所需的试验次数。
例如，投掷一枚硬币直到首次出现正面的次数等。
几何分布的概率密度函数为：P(X=k) = q^(k-1) * p其中，p表示成功的概率，q=1-p表示失败的概率。
几何分布的期望和方差的计算公式如下：E(X) = 1/pVar(X) = q/(p^2)2. 连续概率分布连续概率分布指的是随机变量可以取某个区间内的任意值的概率分布。
最常见的连续概率分布有均匀分布、正态分布和指数分布。
2.1 均匀分布在均匀分布中，随机变量在某一区间内的取值是等可能的。
高中数学概率与统计的常见题型解析
高中数学概率与统计的常见题型解析概率与统计是高中数学中的一门重要课程，也是学生们普遍感觉较难的一部分内容。
在考试中，概率与统计题型占比较大，因此对于这部分知识的掌握至关重要。
本文将结合常见的概率与统计题型，进行解析和说明，帮助高中学生和他们的父母更好地理解和应对这些题目。
一、事件概率计算题事件概率计算题是概率与统计中的基础题型，也是最常见的题型之一。
这类题目要求计算某个事件发生的概率。
例如：【例题】已知一副扑克牌中有52张牌，其中红心牌有13张。
从中随机抽取一张牌，求抽到红心牌的概率。
解析：这是一个典型的事件概率计算题。
根据题目所给的信息，我们知道红心牌有13张，总共有52张牌，因此红心牌的概率为13/52，即1/4。
这类题目的考点在于理解概率的定义，并且能够根据题目给出的条件计算出事件发生的概率。
在解题过程中，可以通过简化分数、约分等方法，使计算更加简便。
二、排列组合题排列组合题是概率与统计中的另一类常见题型，也是较为复杂的题目之一。
这类题目要求计算事件的排列或组合方式。
例如：【例题】某班有10个学生，要从中选出3个学生组成一支篮球队，求不考虑位置的情况下，有多少种不同的组合方式。
解析：这是一个排列组合题。
我们需要从10个学生中选出3个学生，不考虑位置的情况下，即选出的学生是无序的。
根据组合的定义，我们可以使用组合公式C(n,m) = n!/(m!(n-m)!)进行计算。
代入题目的数据，即C(10,3) = 10!/(3!(10-3)!)=120种不同的组合方式。
这类题目的考点在于理解排列和组合的概念，并且能够根据题目给出的条件进行计算。
在解题过程中，可以使用排列组合公式简化计算，同时注意分子和分母的阶乘运算。
三、事件独立性题事件独立性题是概率与统计中的另一个重要题型，也是较为复杂的题目之一。
这类题目要求判断多个事件之间是否独立。
例如：【例题】甲、乙、丙三个人独立地进行一项考试，他们的及格率分别为0.8、0.9和0.7。
高中数学公式大全概率计算与统计分析的公式推导
高中数学公式大全概率计算与统计分析的公式推导高中数学公式大全——概率计算与统计分析的公式推导概率计算是数学中一个重要的分支，而统计分析则是应用数学在实际问题中进行数据处理和推断的过程。
本文将介绍一些在高中数学中常用的概率计算与统计分析的公式，并给出其推导过程。
一、概率计算公式1.1 事件的概率计算公式在概率论中，我们用P(A)表示事件A发生的概率，事件A的概率可以通过以下公式计算：P(A) = 事件A的发生数 / 样本空间的元素数1.2 条件概率公式条件概率是指在已知事件B发生的条件下，事件A发生的概率。
条件概率可以通过以下公式计算：P(A|B) = P(A∩B) / P(B)其中，P(A∩B)表示事件A与事件B同时发生的概率，P(B)表示事件B发生的概率。
1.3 独立事件的乘法公式当两个事件A和B相互独立时，事件A与事件B同时发生的概率等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率。
数学上可以表示为：P(A∩B) = P(A) * P(B)二、统计分析公式2.1 样本均值的计算公式在统计学中，样本均值是用来度量一组数据的集中程度的重要指标。
对于n个样本数据X₁, X₂, ... , Xn，样本均值可以通过以下公式计算：x = (X₁ + X₂ + ... + Xn) / n其中，x表示样本均值。
2.2 样本方差的计算公式样本方差是用来度量一组数据的离散程度的指标。
对于n个样本数据X₁, X₂, ... , Xn，样本方差可以通过以下公式计算：S² = [(X₁ - x)² + (X₂ - x)² + ... + (Xn - x)²] / (n-1)其中，S²表示样本方差，x表示样本均值。
2.3 假设检验中的t检验公式t检验是一种常用的假设检验方法，用于判断两组或多组数据之间差异的显著性。
对于两个独立样本的t检验，可以使用以下公式计算t 值：t = (x₁ - x₂) / sqrt(S₁²/n₁ + S₂²/n₂)其中，x₁和x₂分别表示两个样本的均值，S₁²和S₂²分别表示两个样本的方差，n₁和n₂分别表示两个样本的样本容量。
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概率流程图的数学计算:瀑布算法、圆桌算法、混合算法概率流程图的数学计算：瀑布算法、圆桌算法、混合算法解析攻击判定流程研究：瀑布算法、圆桌算法、混合算法解析攻击判定流程几乎是所有包含战斗玩法的游戏都无法绕过的一块内容，常见的攻击判定流程有瀑布算法、圆桌算法以及混合算法三种。
本文简述了这三种判定流程的特征，以实例对比分析了瀑布算法与圆桌算法各自的优点，以期为后续其他战斗数值设计内容的论述提供一定的基础。
攻击判定流程概述自此开始正文内容的叙述——让我们直接代入一个实例：在一款游戏中，攻击方有命中率和暴击率两个攻击属性，而防守方有闪避率、招架率和格挡率三个防御属性。
于是相应的，一次攻击有可能产生6种判定结果：未命中、普通命中、闪避、招架、格挡和暴击。
当采用不同的判定流程进行攻击结算时，6种判定结果出现的频率会截然不同。
1. 瀑布算法顾名思义，在瀑布算法中，各事件的判定顺序如同瀑布一般自上而下。
如果“水流”在某个位置被截断，则后面的流程都将不再继续进行。
据我所知，瀑布算法是大多数游戏所采用的攻击判定算法。
上述实例若采用瀑布算法，则会以如下方式进行判定：瀑布算法流程图由此我们可以得出：先判定攻方是否命中再判定是否被守方闪避再判定是否被守方招架再判断是否被守方格挡最后判定该次攻击是否为暴击瀑布算法特征1：多次掷骰，一次掷骰只判定单个事件的发生与否瀑布算法特征2：后置判定依赖于前置判定的通过注：有的游戏会将命中和闪避合并在一次掷骰中判定，这意味着将攻方命中率与守方闪避率合并计算出实际击中概率后再进行掷骰判定，仍是瀑布算法我们再代入一些具体的数值，设攻守双方角色的面板属性如下：攻方命中率=90%攻方暴击率=25%守方闪避率=20%守方招架率=15%守方格挡率=30%按照上述的流程判定，6种判定结果将会按如下的概率分布：实际未命中概率=1-命中率=1-90%=10%实际闪避概率=命中率*闪避率=90%*20%=18%实际招架概率=命中率*（1-闪避率）*招架率=90%*(1-20%）*15%=10.8%实际格挡概率=命中率*（1-闪避率）*（1-招架率）*格挡率=90%*(1-20%)*(1-15%)*30%=18.36%实际暴击概率=命中率*（1-闪避率）*（1-招架率）*（1-格挡率）*暴击率=90%*(1-20%)*(1-15%)*(1-30%)*25%=10.71%实际普通命中概率=命中率*（1-闪避率）*（1-招架率）*（1-格挡率）*（1-暴击率）=90%*(1-20%)*(1-15%)*(1-30%)*(1-25%)=32.13%瀑布算法的判定结果分布由此我们可以得出：l 瀑布算法特征3：各事件出现的概率符合经典的概率计算方法l 瀑布算法特征4：掷骰轮次越偏后的属性衰减程度越大，但不会出现无效的属性2.圆桌算法将所有可能出现的事件集合抽象成一个圆桌桌面，便是圆桌算法这一称呼的由来。
圆桌算法的实质，是将所有可能发生的事件状态按优先级依次放上桌面，直至所有事件被放完或桌面被填满。
圆桌算法正是史诗级巨作魔兽世界中所采用的算法。
据笔者了解，使用该算法的游戏并不多见，但即便仅魔兽世界这一款，已足以使这种算法成为永恒的经典~ 上述实例若采用圆桌算法，则会用一次掷骰判定该次攻击的结果。
圆桌算法流程图圆桌算法的操作步骤可以归纳为：（1）攻方角色的命中率决定圆桌桌面的大小（2）将各个事件状态按优先级依次放上桌面，直至所有的事件均放置完或桌面被填满（3）若桌面还未填满，则用普通命中填满空桌面将先前设定的数值代入，6种判定结果将会按如下的概率分布：实际未命中概率=10%实际闪避概率=20%实际招架概率=15%实际格挡概率=30%实际暴击概率=25%实际普通命中概率=90%-实际闪避概率-实际招架概率-实际格挡概率-实际暴击概率=90%-20%-15%-30%-25%=0%注：在上述计算中，优先级按如下排序：闪避>招架>格挡>暴击>普通命中圆桌算法的判定结果分布可以看出，由于普通命中的优先级最低，所以它被完全挤出了桌面。
这意味着，若攻守双方以此数值模型进行对决，则攻击方的攻击结果中将不存在普通命中。
由此我们可以得出：圆桌算法特征1：一次掷骰即得出该次攻击的判定结果圆桌算法特征2：事件有优先级，圆桌放满后优先级低的事件将被挤出桌面。
这意味着那部分溢出的属性将不再生效圆桌算法特征3：圆桌内的各事件出现概率不会衰减，只要优先级低的属性没有被挤出圆桌，各种事件的实际发生概率就与面板属性数值吻合3. 混合算法这是一种先判定攻方事件，再判定守方事件的判定流程。
笔者曾在一篇帖子中看到过这样判定流程，不确定是否有实际的游戏应用，故仅在此做一些简单的理论分析。
混合算法在单方事件的判定中采用圆桌算法，即：攻方判定结果：普通命中OR未命中OR暴击守方判定结果：闪避OR招架OR格挡OR被命中混合算法流程图注：上面这个图仅作示意之用，从流程图的角度来看可能不太严谨将先前设定的数值代入，6种判定结果将会按如下的概率分布：实际未命中概率=10%实际闪避概率=攻方命中率*闪避率=90%*20%=18%实际招架概率=攻方命中率*招架率=90%*15%=13.5%实际格挡概率=攻方命中率*格挡率=90%*30%=27%实际暴击概率=攻方暴击率*敌方被命中概率=25%*(1-20%-15%-30%)=8.75%实际普通命中概率=攻方普通命中概率*敌方被命中概率=(90%-25%)*(1-20%-15%-30%)=22.75%混合算法的判定结果分布由此我们可以得出：混合算法特征1：先判定攻方事件，再判定守方事件，共进行两次掷骰混合算法特征2：先在单方事件的判定中采用圆桌算法，再用瀑布算法串联攻守双方事件混合算法特征3：会产生并发动作，例如暴击被闪避等注：这也正是实际暴击率较低原因所在瀑布算法与圆桌算法的特性对比在上一块内容的铺垫之下，我们不妨继续以魔兽世界中的攻击判定流程设计实例作为切入点，对比分析一下圆桌算法与瀑布算法各自的特性。
（1）面板属性传递信息的直观性瀑布：由于各属性在判定流程上的生效时间有先后之分，所以各属性的实际效用与面板显示的不符。
圆桌：由于属性的判定没有先后之分，只要没有属性被挤出圆桌，则所有属性的实际效用与面板显示的相当。
这里可以看出圆桌算法的优点：属性的实际效用与面板显示相符显然更易于普通玩家的理解，便于玩家掌握自身的战力情况。
（2）属性的价值瀑布：掷骰轮次越偏后的属性衰减程度越大，但所有的属性均会生效。
圆桌：只要没有属性被挤出圆桌，则不存在属性效用的衰减。
这里可以看出圆桌算法的优点：由于不存在判定流程上的先后，所以各属性的实际价值会比较接近，一般不会出现玩家堆了某个判定流程靠后的属性结果很废的情况。
同样也可以看出其缺点：一旦有属性溢出，则该部分属性的效用为0，完全没有价值。
（3）相同面板数值下的生存能力圆桌：在面板数值相同的情况下，魔兽世界用圆桌算法大大提高了坦克角色的生存能力，使得他们可以应对来自首领怪的超高攻击，匹配大型团队副本的玩法设计。
瀑布算法下，免伤概率=18%+10.8%+18.36%=47.16%圆桌算法下，免伤概率=20%+15%+30%=65%传统的概率为相乘关系，圆桌为相加关系，后者的概率总和要大的多并且，当防御职业将三维堆至一个阈值（70%）后，配合技能可达100%的免伤覆盖，将命中和暴击全部挤出桌面，从而衍生出特定的玩法（70级年代伊利丹的剪切技能）。
瀑布：相同的面板数值在瀑布算法的框架下，免伤概率相较于圆桌算法要低得多。
换言之，角色达到相同的有效生命值，所需的免伤属性要高得多。
这里可以看出：在圆桌算法的框架之下，属性投放若是脱离了控制超过了阈值，将对平衡性产生较大的冲击（70级的盗贼单刷格鲁尔——当然在暴雪光环的作用下，玩家会认为这是精妙的设计~）。
在国产游戏收入导向的大环境下，设计者是否能顶住收入压力，严守属性投放的极值不越界，是值得慎思的问题。
采用瀑布算法，能有更大的数值空间用于能力投放，更为适合现阶段的市场环境。
（4）运算量瀑布：多次掷骰圆桌：单次掷骰显而易见：掷骰次数越多，运算量越大。
圆桌相较于瀑布，有着相对较小的运算量。
简单即是美。
注：除魔兽世界外，《冒险与挖矿》的技能施放也采用了圆桌算法，大大简化了技能施放的判定流程。
可以想象一下，一次攻击至多发动一个技能。
而每一次攻击，一个队伍中有几十个角色的技能施放需要判定，如果采用瀑布算法，将产生多大的运算量。
思考与总结对战斗数值的研究，应该基于理论推导而归于实践应用。
毕竟游戏数值设计不是做数学研究，其本质应是一种体验设计。
最后希望交流的是笔者个人对于这两种算法的一些理解。
（1）不同的攻击判定流程会向玩家传达不同的战斗感受究其本质，不同的攻击判定流程，影响着一场战斗中的各种攻击判定结果将以何种概率分布出现。
假设在一款游戏中，闪避率的投放上限是30%，暴击率的投放上限是40%，命中率的投放上限是100%。
瀑布算法下，出现闪避、暴击和普通命中的概率是30%、28%和42%；圆桌算法下，则为30%、40%和30%。
这两种不同的概率分布，必然会带给玩家不同的战斗体验，但在缺少其他条件的情况下，并不能判断孰优孰劣。
使战斗体验匹配游戏的核心玩法，使属性投放的极限值能满足游戏的商业化需要，是设计攻击判定流程时首先要考虑的。
注：甚至于部分竞技游戏强调公平性，将暴击做成了伪随机。
使用瀑布算法，则不应该设计种类繁多的事件状态若是仿照魔兽世界的做法设计一连串的事件状态（未命中、闪避、招架、格挡、暴击、普通命中、偏斜、碾压），非但运算繁杂，而且后置判定的属性衰减幅度较大，效果极不明显。
这种隐晦的设计将不易传达，同时还会影响玩家的游戏感受（某个判定流程靠后的属性堆得很高结果却没用）。
使用圆桌算法，则应该严守属性投放的上限，防止平衡崩坏的情况发生需要澄清的是，并不是说使用瀑布算法就可以无限投放数值，而是说，相较于瀑布算法，圆桌算法的属性投放上限会低很多（免伤概率的相加与相乘）（2）不同的攻击判定流程将影响有效生命EHP和有效攻击EDPS的表达式几乎每个数值策划都会将角色的属性转化为EHP和EDPS以衡量其的战斗能力，但曾见过不少人对所有的游戏都用统一的EHP、EDPS表达式进行分析模拟。
这种偏差较大的模拟方式必然会影响体验设计的精准性。
在不同的攻击判定流程之下，EHP与EDPS有着截然不同的表达式，举例说明如下。
瀑布算法下：若命中闪避分两次判定：EHP=HP/(1-免伤率)/(1-闪避率)/(1-招架率)EDPS=DPS*命中率*[1+暴击率*(暴击伤害倍率-1)]若命中闪避合并判定：EHP=HP/(1-免伤率)/(命中率-闪避率)/(1-招架率)EDPS=DPS*(1+暴击率*(暴击伤害倍率-1))圆桌算法下：EHP=HP/(1-免伤率)/(1-闪避率-招架率)EDPS=DPS*[命中率-敌方闪避率-敌方招架率+暴击率*(暴击伤害倍率-1)]注：闪避、招架>暴击>普通命中，且各状态发生概率之和未超过圆桌大小混合算法下：EHP=HP/(1-免伤率)/(1-闪避率-招架率)EDPS=DPS*[命中率+暴击率*(暴击伤害倍率-1)]可能有人会觉得：模拟得这么准又有什么卵用，数值平衡最后还不是靠调？诚然，在数值设计领域，确实有名言曰：数值平衡是调出来的。