Chyba dla wszystkich jasne jest, że wraz z liczbą rozegranych gier wzrastają nasze umiejętności kontroli danej postaci. Jednakże skala zmian i szybkość z jaką nabywamy obycia przy danym bohaterze są w stanie zaskoczyć chyba wszystkich. Sprawdźcie poniższą analizę, która jasno pokazuje, że przed wybraniem nowego championa do rozgrywek rankingowych należy odpowiednio długo poćwiczyć nim w trakcie gier normalnych.
| Gier rozegranych championem | % Zwycięstw | Wielkość próbki |
|---|---|---|
| 0 | 44,87% | 1805 |
| 1-5 | 47,44% | 8216 |
| 5-10 | 49,04% | 7242 |
| 10-20 | 49,91% | 8500 |
| 20-50 | 50,43% | 10805 |
| 50-100 | 52,53% | 5700 |
| 100-200 | 52,52% | 3200 |
| 200-400 | 56,43% | 1469 |
| 400+ | 53,6% | 638 |
Co powyższe dane nam mówią? Przede wszystkim – istnieje bardzo prosta zależność pomiędzy liczbąrozegranych gier danym championem, a procentową szansą na zwycięstwo – nasza szansa wygranej rośnie stosunkowo szybko wraz z kolejnymi grami, podczas których uczymy się obsługiwać danego bohatera. Poniżej znajdziecie też przedstawienie graficzne wyników analizy.
Oczywiście przy analizie tych danych należy zwrócić uwagę także na wielkość próbki – w przypadku zebranych danych należałoby zwiększyć zebrane informacje o grupie ludzi, którzy rozegrali powyżej 400 gier jednym championem, aby móc wyciągać o niej właściwe wnioski.
źródło: http://www.reddit.com/r/leagueoflegends/comments/2zte89/champion_experience_and_win_rate_correlation