ぷよらーの強さと勝負ムラの推定

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January 21, 23

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2023年1月21日 TokyoR#103のLT資料

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データ分析やってます

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各ページのテキスト
1.

上位勢ぷよらーの強さと勝負ムラの推定 ※ぷよらー:ぷよぷよをやっている人のこと Tokyo.R #103回 菊池 慎二 @sk_bono36

2.

自己紹介 ● 職業 ○ ● 最近興味あること ○ ● 5年目データアナリスト @物流系(転職活動中) 数理最適化 周り 巡回セールスマンや 3次元パッキング問題など、統計処理で扱いにくい課題を対処できて嬉しい 趣味 ○ ぷよぷよ → ぷよぷよを題材に何かしら分析してみたい

3.

最強ぷよらーを決定する”ぷよぷよ最強リーグ”を題材に分析 (2021年~2022年 ) ※ 現在終了 https://shikoukouketsu.com/puyopuyo-saikyou-league/ ● 分析対象期間 ○ 2021年4月~9月 3シーズン ● 試合形式 ○ 各シーズン 6名総当たりリーグ戦 ※ シーズン毎に順位下位の入替えあり合計9名 ○ 30本先取り ● 分析目的 ○ ぷよらーの強さと勝負ムラを推定してみる ● 手法 ○ 階層ベイズモデル 2021年シーズン1の結果例

4.

階層ベイズで各ぷよらーの強さと勝負ムラを推定 イメージ 各ぷよらーの 強さが正規分布に従うと仮定 1試合毎に勝負ムラがあると仮定

5.

データ整形 1行1試合 に変換

6.

stanでMCMC実行 // P プレイヤー数 // G 総試合数 勝者の値が敗者より大きくなるように順序付ける 事前分布を指定して非負の勝負ムラを表現

7.

推定結果 ● ● ● 強さ : momoken・ マッキーが強い 勝負ムラ : ぴぽにあ・deltaが小さい シーズン1~3の別々のシーズンに出場した選手の推定も可能 (レイン・ヨダソウマ・ SAKIは別々のシーズンに出場しており直接対決していない) ※いずれも Rhatは1.1以下に収まる

8.

コードの詳細はこちら ●Qiita https://qiita.com/Bo_no36/items/c6ce9e27d4e655a52e62 ●github https://github.com/skbono/puyosaikyou2021

9.

Enjoy!