如何将数据转化为概率答案

【问题标题】：How to transform data into probabilities如何将数据转化为概率
【发布时间】：2020-05-12 14:14:17
【问题描述】：

我正在尝试创建一个简单的游戏，您可以在其中选择玩家 A、...、J，每个玩家的统计数据类别为 1、...、10，并且值是确定性的。数据如下：

players <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J")
stats <- c("Cat1", "Cat2", "Cat3", "Cat4", "Cat5", "Cat6", "Cat7", "Cat8", "Cat9", "Cat10")
values <- matrix(rnorm(100,mean=3,sd=1), 10, 10) #random sample for example

游戏由两个面对面的玩家进行，随机选择一个统计数据，较高的统计数据获胜。我曾尝试将 dplyr mutate 与 ecdf 函数一起使用来计算概率，但我遇到了 NA 强制错误。目的是转换每一列，以便每个玩家都有可能在该统计类别中获胜。然后我想运行一个模拟，看看哪些玩家最有可能获胜，然后我可以相应地调整统计数据。

【问题讨论】：

矩阵values是什么意思？与players 和stats 相关吗？最好提供一个小例子来描述所需的转换
统计 A 可以是“攻击”或统计 B 可以是“防守”，如果玩家 A 的攻击值为 5，而玩家 B 的攻击值为 4，那么玩家 A 将获得胜利。统计数据将根据玩家的“风格”预先确定。

标签： r probability-theory

【解决方案1】：

这里有一个解决方案，它给出了竞争者在统计数据比较中胜出的概率，而不是另一个随机选择的玩家在给定统计数据中获胜的概率。如果您有一个像您提供的那样的统计数据矩阵，则此方法有效。结果是输赢。抛硬币打破平局。每个玩家只参加一次比赛（即，无论他们与随机选择的玩家进行比较是赢还是输，他们都不会再与其他玩家的锦标赛风格竞争）。

[由于不清楚玩家是列还是行，我假设玩家在值矩阵的行中，而统计数据在列中。如果玩家在列中，则只需稍微修改下面的代码]

players <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J")
stats <- c("Cat1", "Cat2", "Cat3", "Cat4", "Cat5", "Cat6", "Cat7", "Cat8", "Cat9", "Cat10")
values <- matrix(rnorm(100,mean=3,sd=1), 10, 10) #random sample for example
dimnames(values) <- list(players, stats)

apply(values, 2, function(x) {
  vapply(x, function(y) {
    wins <- sum(y > x)
    draws <- (sum(y == x) - 1)/2  # Subtract 1 because y can't compete with itself.
    win_prob <- (wins + draws) / (length(x) - 1)
  }, FUN.VALUE = numeric(1))
})

【讨论】：