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提供各专业全套设计影响戒烟成功的因素分析摘要本论文通过对戒烟者的年龄、性别、每日抽烟支数及调整的CO浓度等因素的数量变化分析说明影响戒烟成功的因素,分段讨论不同因素下的累加发病率分布情况,用相关系数讨论影响戒烟时间的因素,用多元线性回归讨论影响戒烟成功的主要因素有哪些,建立出三个相应的模型。针对问题一,利用数理统计与概率的知识分别在不同年龄段、不同性别等因素下对名烟民进行分段,设再次吸烟的人数为p,总人数为p总,统计累加发病率?P,建立一个较为简单的模型。??P总pp针对问题二,利用相关系数和平均数的方法分两步来讨论分析影响戒烟时间的因素:()对于戒烟时间受年龄、每日抽烟支数及调整的CO浓度等因素的影响的差异,首先分别求戒烟时间y与年龄、每日抽烟支数及调整的CO浓度等因素即xn的相关系数。以戒烟时间与不同因素分别对应的相关系数r为基础,建立相应的模型.????????)()())((yyxxyyxxr然后根据不同的r讨论影响戒烟时间的因素。()对于性别对戒烟天数的影响,我们分别求出不同性别对应的戒烟天数t的平均值,再进行比较,由此得出性别对戒烟天数的影响。x=nt(n为不同性别对应的人数)()另外,我们分别绘制出戒烟时间与年龄、每日抽烟支数及调整的CO浓度等因素的散点图,由点的分布更直观地体现不同因素对戒烟时间的影响程度。针对问题三,把戒烟天数作为戒烟成功的标准,运用多元线性回归的知识,由于在问题一和二的解答中,我们得知性别对戒烟情况影响不大,所以只把年龄,每日抽烟支数,CO浓度,调整的CO浓度四个因素作为自变量X,戒烟天数作为Y,建立新的模型:Y=???????????LogCoadjcoDayCigAgeXXXX_通过本模型分析各种因素与成功戒烟之间的关系,确定了影响戒烟成功的因素。最后,我们对模型的科学性和现实性进行了阐述,并得到了对模型的整体评价,及急需改进之处。关键词:戒烟概率论与数理统计方法相关系数多元线性回归EXCEL问题重述众所周知,吸烟不仅危害自身健康,而且由此引起的被动吸烟更是危害公众身心健康的主要原因。为此,如何帮助相关人士摆脱烟瘾的困扰也就成为一个重要的研究课题。本文研究数据涉及人,他们都自愿表示戒烟但还未戒烟。在他们戒烟的这一天,测量了每个人的CO(一氧化碳)水平并记下他们抽最后一支烟到CO测定时间.。CO的水平提供了一个他们先前抽烟数量的客观指标,但其值也受到抽最后一支烟的时间的影响,因此抽最后一支烟的时间可以用来调整CO的水平。记录下研究对象的性别、年龄及自述每日抽烟支数。这个调查跟踪年,考察他们一直保持戒烟的天数,由此估计这些人中再次吸烟的累加发病率,也就是原吸烟者戒烟一段时间后又再吸烟的比例.其中假设原烟民戒烟的可信度是很低的(更恰当地说多数是再犯者)戒烟天数是从到他(她)退出戒烟或研究截止时间(年)的天数。假定他们全部没有人中途退出研究。请回答下列问题:)试分析上述人中再次吸烟的累加发病率分布情况(如不同年龄段、不同性别等因素下的累加发病率分布情况)。)你认为年龄、性别、每日抽烟支数及调整的CO浓度等因素会影响戒烟时间(天数)长短吗?如果影响请利用附录中的数据,分别给出戒烟时间与上述你认为有影响的因素之间的定量分析结果。)请利用附录中的数据建立适当的数学模型,讨论影响戒烟成功的主要因素有哪些,并对你的模型进行可靠性分析。)请根据你的模型,撰写一篇字左右的短文,向有志于戒烟的人士提供戒烟对策和建议。问题分析全世界现有亿人在抽烟,每年约有万人死于烟草诱发的相关疾病,中国烟民已超过亿,占全球吸烟者总数的/,二手烟民更高达.亿人。为什么戒烟如此困难?吸一口烟能在几秒钟内迅速将尼古丁颗粒送进大脑,从而使脑细胞受体释放出多巴***等使人感觉良好的其他微小颗粒,让烟民明知吸烟百害无一利,也欲罢不能。所以,如何帮助烟民戒烟,成了既急迫又棘手的问题。从理论上讲,戒烟难度可能受年龄,性别,每日抽烟支数等因素的影响。但从数据分析中发现,这种相关性并不十分明显。所以我们将综合累加发病率,影响戒烟时间的因素,影响戒烟成功的主要因素这三方面来,从而得出戒烟对策和建议。)对影响戒烟成功的因素的理解问题一:数据中的戒烟天数直接反映了调查对象的戒烟情况,这个调查跟踪年,则戒烟天数小于一年(天)的人即为再次发病的人数。由于再次吸烟的累积发病率指总人群,经过一段特定的观察期(一年)之后,再次吸烟的频率,所以分子是在一年内再次吸烟的人数,分母是观察开始时的总人数。且题目要求分析在不同年龄段等因素下的累加发病率,所以我们将进行分段统计。问题二:讨论影响戒烟时间的因素,可以分别求年龄、性别等因素与戒烟时间之间的相关系数r,再根据r越接近则相关性越大的原理来对影响戒烟时间的因素进行排序。另外,由于性别仅有个变量,我们将对不同性别对应的戒烟天数的平均数进行比较。最后,我们分别制出年龄、性别等因素与戒烟时间之间的散点图,更直观地反应不同因素对戒烟天数的影响程度。问题三:由于戒烟天数可看成戒烟成功的指标,讨论影响戒烟成功的主要因素,可转化为影响戒烟天数的主要因素。与问题二不同的是,问题三是戒烟天数这一因变量与多个自变量对应,从而比较得出主要影响因素;而问题二仅需判断各个因素是否单独对戒烟天数产生影响。所以这里可用多元线性回归的方法来讨论。问题假设由于问题本身尚有一些不确定因素,为使问题抽象成一个数学问题,做如下假设;()一年为天。()数据不全的调查对象的已知数据仍有说服力,其数据可正常使用。()本题提供的数据能代表全部戒烟人士的情况,数据的象征性,准确性无需置疑。()没有人中途退出该测试。模型分析及求解问题():符号说明:p:再次吸烟的人数p总,;总人数?P;累加发病率我们将B组数据中戒烟天数按时间用Excel进行重新排序并计算上述人中再次吸烟的累加发病率为??P总pp==.。在计算年龄,性别,每日抽烟支数,CO浓度,调整的CO浓度的累加发病率分布时,我们坚持一个原则:当戒烟天数分别与年龄,性别,每日抽烟支数,CO浓度,调整的CO浓度一一对应存在时,我们才采纳这个数据,他们的柱状图如下:()根据上述原则,我们采纳了个数据。根据测试人群年龄,我们把年龄分成三段(单位:岁):青年-,中年-,老年-.在不同年龄段,三个年龄段得到的累加发病率分别为;???)(P总pp==.,???)(P总pp==.,??),(P总pp==.可见年龄越大,累加发病率越低,且老年(,)的累加发病率较低。()根据上述原则,我们采纳了个数据。我们把性别分成两段:男,女.在不同性别,得到的累加发病率分别为;??女P总pp==.??男P总pp==.,可见女性的累加发病率较高。()根据上述原则,我们采纳了个数据。我们把每日抽烟支数分成三段(单位:支):每日抽烟只数不太多(,),每日抽烟只数一般多[,),每日抽烟只数很多[,+∞).在不同每日抽烟支数段,得到的累加发病率分别为;??),(P总pp==.,??),[P总pp==.,????),[P总pp==.可见每日抽烟只数在[,)时的累加发病率最高,在(,)时的1
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分析多个因素对某一事物的影响关系应该选用什么数学模型
如果有长期的数据，多元线性回归。 。?? 那就不知道你要做什么经济研究了，然后找合适的模型套用了?? 比如贸易类的话可以做贸易引力模型等? 你可以下载相关的论文看下，引力模型是非线性的，但可以转化为线性来做，不过自变量太 多，回归起来比较复杂? 最主要的难题是可能碰上面板数据?
数学建模房价预测及影响因素问题_数学_自然科学_专业...(2)结合对上海市近几年来房价的了解,分析并建立...一元线性回归模型,来寻求上海房价与年份的线性关系。...数学与其他学科的关系影响数学的世界是缤纷多彩的,是高深莫测的,是斗争的,发展...成一个数学问题, 通过对数学模型的逻辑推理、求解和运算,就能够获得客观事物的...spss教程第三章--相关分析与回归模型的建立与分析_数学_自然科学_专业资料。第...多个因素的影响 时,因变量与某一自变量之间的简单相关关系显然受到其它相关因素...① 数学模型是对客观事物的一般关系的反映,也是人们...中学数学、 做数学、 用数学应该成为我们的一种共识...简化性原则――现实世界的原型都是具有多因素、多...因子分析数学模型 1、 因子分析看基本思想 因子分析是一种旨在寻找隐藏在多变量数据中,无法直接观察到却影响或支配可观测变 量的潜在因子,并估计潜在因子对可观测...线性回归分析的数学模型_初三数学_数学_初中教育_...之间的 影响因素和关联的研究. 由于客观事物的联系...是处理多个 变量之间相互关系的一种数学方法. 在...三章函数的应用”三部分内容组成.下边为了便于讨论,我们分章对于教材作一一分析....模型,是一种通过某一事物的变化信息可推知另一事物信息的对应 关系的数学模型....数学模型方法分析简述函数关系可以说是一种变量相依...可以作为某事物的数学语言, 可译成算法语言,编写...需要一定的洞察力和想像力,筛选、抛弃次要因素,突出...检测数学模型 交付使用,从而可产 生经济效益、社会效 益 需要解决问题是 (1)...我们先通过对各个 方面的因素进行分析,从中找出对我们评价影响最大的几个数据...对于问题一:利用数学建模相关性分析方法,对两个或多...食品价格受 到季节和市场供应关系的因素的影响,因此...长期预测 趋势是一种随事物的发展普遍和长期起作用...
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灵敏度分析怎么做啊？
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看看看4 V( c' n' u6 g. L
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考察参数的变化对结果的影响程度，方法具体做法因问题而异
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西安交通大学
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调参数，机理分析用得比较多。
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同上所问的
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敏度分析是用来考察微观变化对建立模型的整体影响的，你也知道，数学建模没有明确的答案，不同的人因为假设条件的不同，建立出来的模型一般是不同的。因此，假设条件成为了建模过程中一个影响模型好坏的影响因素，灵敏度分析就是在模型建立后，对假设条件变化，检验模型的优劣性 2 ^$ V6 d$ ^$ ~2 Z* y
! C; B+ w) L+ F& s! e, \
一般来说Lingo做出来的灵敏度分析能够达到一个比较理想的程度，不过还是要根据模型本身来研究，建议你在开始之前先学习一下《数值分析》，对建模的灵敏度分析很有用哈，再根据《数值分析》的方法，对M-C（蒙特卡罗）方法进行灵敏度分析，你会很快掌握~~~
+ o5 }1 A8 e) ?
建议使用的数学工具还有：MATLAB,SPSS
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不会啊。。。。
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四川农业大学
信科人。。。
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自我介绍信科人。。。
我对灵敏度分析还是比较陌生
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我要游戏策划
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从产品类型到数学模型的深度分析
游戏类型：手游游戏/平板游戏&网页游戏&端游/微端&单机游戏&家庭/游戏机&社交游戏&　　设计类型：【系统/框架/思路/玩法】&
本帖最后由 lizuoling 于
20:29 编辑
-------------------------------------------------------前言1 游戏机制1.1 能否做到1.2 能否想到1.3 能否达到2 数学模型2.1 执行有效性2.2 安排合理性2.2.1 牵制2.2.2 集火2.2.3 骚扰2.3 数值化比较3 坐标系构建-------------------------------------------------------前言& && &市面游戏的战斗类型千变万化，但我们还是可以提炼出一些共性特征，构建一个坐标体系，为所有战斗类型都找到相应的坐标点。这可以让设计者或产品人员，相对准确的为自己游戏找到一个定位，并与其他游戏比较。这正是本文的目的，如果有兴趣可以继续阅读！<font color="# 游戏机制& && &寻求共性特征，应该从游戏本质入手，而游戏的本质就是使人获得乐趣。我们将这种本质称为游戏机制，而与战斗相关的游戏机制有三种：1、在获胜方法已知的情况下，考验玩家能否做到2、在获胜方法未知的情况下，考验玩家能否想到合适的方法3、在获胜方法已知且很容易做到的情况下，考验玩家能否达到相应的角色能力& && &这三者涵盖了战斗设计中，应该考虑的所有玩家自身因素。从现实来说，我们能否做成一件事，也主要包含类似的自身因素：先天条件，行动能力和计划能力。而在游戏中，能否做到考验的是玩家的观察力、反应力；能否想到考验的是玩家对游戏的理解力，以及作出计划的能力。第三者比较特殊，因为它考验的是玩家所拥有角色的能力，就好比现实中的先天条件。对于这三种机制，我们可以分别提炼一个词语来概括他们：<font color="#.1 能否做到& && &当战斗局限于1V1时，那么胜负取决于个体存活的情况，行动的目的就是活下来或杀死对方——即生存与破坏。而能采取的作战手段主要就是攻击和防守（为了简化问题，这里忽略了回复、控制等铺助手段），拆分到每一个操作细节上，就是如何使你的攻击和防守有效。比如当敌人只剩下一丝血时，你得通过靠近对方，从合适的方向，选择合适的时机（保证对方身上没有削弱攻击的状态）来发起攻击。而对方则需要远离你，回避要害，并不给你合适的时机。这其中每一个环节考验的都是玩家的观察力、反应力。考验的就是玩家在目的和手段明确的情况下能否做到，带给玩家一种挑战体验。<font color="#.2 能否想到& && &当战斗胜负不局限于个体存活，而是需要考虑多单位存活情况时，那么个体行动的目的就不再只是活下来或杀死对方，而应该包括整体的战略需要。相应的作战手段也不再只是考虑有效性，还应该考虑安排的合理性。比如同样是战败死亡，但多拖1秒死亡能给同伴带来更大的有利因素，这个时候就需要衡量是否更多的采取一些防守手段了。这种情况下战略需要是行动目的，而个体则是行动成本。这种根据战略需要去安排个体行动，来保证最终整体胜利的战斗，带给玩家的是一种统筹体验。PS：多单位作战可能是由一个玩家控制，也可能是多玩家控制！两者的区别在于后者需要玩家间战中配合或战前部署，对玩家间的沟通协调能力有一定要求。<font color="#.3 能否达到& && &它考验的是玩家能否通过某些游戏过程，来达到某个具体的角色能力值，而这些过程并不一定是战斗，可能是对话、探索地图、甚至是加入公会等。但这并不妨碍玩家将自己视为一个战士，将这些过程视为对自己的历练。所以“能否达到”是将角色能力作为一个目标，来吸引玩家投入到游戏过程中。这些过程也并不一定是考验玩家的某种能力，而是考验玩家的时间金钱投入、甚至是运气、人脉。这使得我们可以通过这些玩法来提升游戏的营收、粘度、影响力等。如果非要说这种机制带来的乐趣，那么就是给了玩家一个贯穿整个游戏的身份--战士，提升了游戏的代入感。这对于玩家来说，是一种角色扮演体验。PS：当然扮演也存在于各种养成、冒险、经营玩法中，但这些时候玩家扮演的并不一定是战士！附：下表是对这三种游戏机制的总结游戏机制玩家因素设计思路体验
观察力、反应力
强调作战手段执行的有效性
理解力、计划力
强调作战手段安排的合理性
时间、金钱等
强调角色能力的数值化比较
扮演PS：其实三种机制很难独立存在的，无论如何我们需要多单位作战来迎合社交，需要角色能力数值化来推动游戏盈利性等。不过盈利是我们的最终目的，很多时候对战斗的设计会被这个最终目的所主导，而忽视了前两者所带来的乐趣，使得游戏沦为一种数值比较。虽然IP或者推广，能吸引大批用户，但游戏生命终究无法长久。<font color="# 数学模型& && &我们怎么将这三种游戏机制，融入到战斗玩法中呢？数学模型起到一个关键作用，它将这三种机制的体验量化。下面先来看一个战斗设计的通用框架：PS：在上图中首先你得决定你得游戏中有哪些作战手段和角色能力（通常手段决定了行动是否成功，而角色能力决定了行动效率，两者共同决定了行动的最终效果），然后再决定是以个体存活或战略需要来驱动玩家行动，还是突出角色能力的数值比较，当然可以几者兼顾和有所偏重。在此基础上，你就可以针对作战手段和角色能力去细化了，比如有哪些技能、属性等。& && &做出来的战斗给玩家什么样的体验，就看采用了什么样的设计思路（图中蓝色文字），不同游戏偏重不同，再加上美术和实现方式的不同，最终做出来的游戏战斗千差万别。但抛开美术和实现方式等区别，我们是可以用这三种设计思路的偏重程度，来为所有战斗构建一个共容的坐标系，并分别为他们定位的。下面再来看看这三种设计思路，分别会为战斗数学模型带来什么样的变化！<font color="#.1 执行有效性& && &在数学模型中如何体现执行有效性呢？很简单，就体现在那些决定玩家作战手段能否实际生效的参数上。比如你要伤害一个敌人，那么攻击距离、范围、消耗等决定你能否伤害到敌人。进一步你要击中敌人要害，那么敌人身上要害的具体部位、区域面积，则会起到决定作用（另外那些直接参与战斗公式计算的角色能力参数，决定了执行的效率，比如同样砍中一刀会有不同的伤害值，这将在后面的数值化比较中提到）。& && &可以看到，在这样的数学模型中会引入很多，用于判断作战手段是否实际生效的参数，我们将这些参数称为拟实参数，而将这类数学模型称为拟实化数学模型！
<font color="#.2 安排合理性& && &为了便于分析，我们将作战手段简化为只有攻击和防守，并假设双方的作战规模、个体的行动有效性和角色能力是一样的。那么作如下参数定义：--双方作战规模均为N--双方个体攻击有效性为A，防守有效性为D--双方个体伤害能力为a，承受能力为d--总体行动价值为V& && &那么个体的行动价值则与自己的攻击有效性和伤害能力正相关，与对方的防守有效性和承受能力负相关。我们可以得到双方总体行动价值计算公式：V=N*F(A、a、D、d)…………①<font color="#.2.1 牵制& && &定义：用少量己方作战单位，吸引对方大量作战单位，限制其作战手段，从而使得己方的其他作战单位的行动价值变大。& && &让己方K个队员吸引对方所有作战单位火力而让其无法采取防守时（当然这K个作战单位因此自身也无法采取攻击），则会出现下面情况：V=(N-K)*F(A、a、0、d)…………②& && &从上式看到己方K个作战单位无法进行攻击，能进行攻击的人数为N-K；敌方作战单位无法采取防守，所以公式中的D全部取0。& && &不过己方吸引火力的作战单位都会承受来至多人的攻击，那么需要他们的防守也是针对多人，才能存活更久，从而加强牵制的效果。假设防守范围为S（这种防守手段的消耗肯定是极大的，当受到单人的攻击时使用肯定是浪费的），则可以得到敌方的行动价值为：V=K*S*F(A、a、D、d)+(N-K*S)*F(A、a、0、d)…………③& && &上式第一部分可以理解为K个作战单位对K*S个敌方作战单位的攻击采取了有效防守，第二部分则可以理解为敌方多余的部分作战单位的攻击未受到防守。要使牵制有效，即己方总体行动价值大于对方（未采取牵制策略时始双方相等），则可以得到下式：②&③=》(N-K)*F(A、a、0、d)-K*S*F(A、a、D、d)-(N-K*S)*F(A、a、0、d)&0=》S&F(A、a、0、d)/(F(A、a、0、d)-F(A、a、D、d))……④<font color="#.2.2 集火& && &定义：用少量作战单位集中攻击对方的某一作战单位，使其无法对所有攻击都采取防守，从而提升己方的总体行动价值。& && &比如让己方K个作战单位采取集火，被集火者防御范围为S，则己方的总体行动价值为：V=(N-K)*F(A、a、D、d)+(K-S)*F(A、a、0、d)+S*F(A、a、D、d)……⑤& && &由于己方是集火，仍然会采取防守（不然就等价为己方参与集火的K个作战单位被对方一个作战单位成功牵制），所以对方的总行动价值仍为N*F(A、a、D、d)。比较集火的效果可以用下式：⑤&①=》(N-K)*F(A、a、D、d)+(K-S)*F(A、a、0、d)+S*F(A、a、D、d)-N*F(A、a、D、d)&0=》(K-S)*(F(A、a、0、d)-F(A、a、D、d))&0=》K&S……⑥<font color="#.2.3 骚扰& && &定义：当攻击手段是有范围、针对多单位的，那么可以将己方的所有作战单位划分成多批，分别骚扰对方的整只部队，使得其各作战单位的范围攻击无法作用于足够数量的目标，从而在各作战单位攻击次数有限的情况下，降低对方总体行动价值。& && &己方每批进行骚扰的作战单位有K个，他们攻击作用的目标数是能达到上限值S的（如果人员数太少N&S时，则没必要采取骚扰），所以己方所有单位在耗尽攻击次数（各作战单位总攻击次数为T）后，总行动价值如下:V=N*T*S*F(A、a、D、d)…………⑦& && &而对方各作战单位攻击作用的目标数则取决于K，当K&S时，则只能作用于K个目标，所以对方的总行动价值如下：V=N*T*K*F(A、a、D、d)…………⑧& && &而且如果敌方每次一遇到骚扰就全员最大频率发动攻击，那么他们还会提前耗尽攻击次数，成为只能挨打，因为双方能进行的总攻击次数都为N*T。所以骚扰是一种让人很蛋疼的战术！！& && & ————————————————————————————& && &从前面对各战略的分析，可以看到达成他们都有一定条件:牵制：S&F(A、a、0、d)/(F(A、a、0、d)-F(A、a、D、d))集火：K&S骚扰：K&S& && &而这些条件都是与作战手段的范围相关的，可以理解为当非个体作战时，对作战手段范围把握的准确度，是行动安排合理性的重要衡量。比如英雄无敌中，每个兵种都有自己独特的作战范围，到了一定程度后，对这些作战范围运用的丝毫偏差，都将改变一场战斗的胜负。不过实际上大多游戏并不像英雄无敌，他们的作战手段范围往往是用连续面积来衡量的（英雄无敌是按格数），这就使得在有合理安排的情况下，执行有效性也会起到很大的作用。& && &在这种强调安排合理性的数学模型中，需要一定的作战规模（双方参战单位数量）来保证战略需要的价值，同时还需要与作战规模相匹配的范围型作战手段，来保证战略需要的达成。而实际上作战规模是一个变化范围，我们只能预估一个规模上限，在这个上限内的各规模战斗是都可能发生的。如果一个游戏针对各种规模的战斗，都有设计相应范围的作战手段，那么我们称这种游戏的数学模型为规模化数学模型（注意重点不在于规模上限大小，而在于规模层次划分是否丰富）。这种数学模型的特点就是，作战手段范围参数十分丰富。<font color="#.3 数值化比较& && &在除了那些极为强调操作的格斗游戏中，很多RPG已经忽略了防守手段，即玩家不用手动来防守，承受能力就会自动生效参与计算——V=N*F(A、a、d)，强调的是攻击手段以及作战安排。& && &如果进一步将攻击手段的手动性也弱化，如在一些RTS游戏中（玩家只用给作战单位的安排行动，而无需控制作战单位行动），那么公式再一步简化——V=N*F(a、d)，即除了作战安排外，就只跟双方的角色能力数值相关。& && &如果再简化，作战变得极度流程化，作战安排也不需要玩家进行，那么就成为纯粹的数值化比较战斗，如一些TBS游戏。& && &数值化比较的重点在于角色能力本身的属性划分上，比如伤害能力分为攻击、命中、暴击等维度，承受能力包含防守、闪避、抗性等维度。这种对角色能力进行多维度描述的作用，就是为其他关联玩法构建游戏目标，而且数值维度越多，则重复性越低目标感越强。这种强调角色能力数值维度的数学模型，我们将之称为精细化数学模型。PS：不过为了易懂、易于比较，这种模型很注重各种属性间的价值换算，而其更大的难点则在于这个换算比例是动态的。<font color="# 坐标系构建& && &从前面的分析中，我们知道三种体验来源于三种游戏机制，而这三种机制分别对应三种设计思路，以及相应数学模型的参数设定重点，如下表体验游戏机制设计思路参数设定重点
强调作战手段执行的有效性
作战手段拟实参数的数量
强调作战手段安排的合理性
作战手段范围参数的取值可能
强调角色能力的数值化比较
角色能力数值维度的数量
& && &三种设计思路的偏重程度，最终可以体现到数学模型中三种参数的数量或取值可能上。以下选取的几种典型产品类型进行分析：
产品拟实参数范围参数数值维度ACT-参数列举：移动速度、攻击距离、打击点（头、胸、四肢等）、角色状态（倒地、浮空、晕眩等）-参数数量：[4,5）-参数列举：按碰撞计算，那么不存在范围参数取值可能：[1,2)（即-只有单体攻击）-参数列举：一般会包含攻击、生命值、暴击三种属性，还有可能包含防御属性。-参数数量：[3,4]FPS-参数列举：移动速度、打击点（头、胸、四肢等）-参数数量：[2,3）-参数列举：按碰撞计算，那么不存在范围参数-取值可能：[1,2)-参数列举：射击游戏中追求数值平稳，只有攻击、生命值。-参数数量：[2,3)TBS-参数列举：典型的回合制战斗中，双方是站定按固定流程行动的。不存在速度、距离等参数-参数数量：[0,1)-参数列举：作战范围在回合制游戏中经常出现，一般会有单体、小范围、全屏三个层次的范围。某些游戏会有更细的层次，以及范围形式，比如单排、单列、十字-取值可能：[3,8]（即至少有单体、小范围、全屏三种取值）-参数列举：攻击、防御、生命值、暴击几种属性一般会有，某些游戏还有更多的属性。-参数数量：[4,8]ATB-参数列举：半即时制中允许单位按时间槽行动，因此会多一个时间槽参数-参数数量：[1,2)-参数列举：与回合制相似-取值可能：[3,8]-参数列举：与回合制相似。-参数数量：[4,8]
RTS-参数列举：单位移动速度、攻击距离-参数数量：[2,3)-参数列举：RTS中除了单体作战能力外，还会包含一定的小范围作战能力。-取值可能：[2,3)-参数列举：追求数值平稳以及体现克制关系，会包含攻击、防御和生命（会把攻击和防御分类，形成克制关系）-参数数量：[3,5)MOBA-参数列举：与RTS相似包括了移动速度、攻击距离。区别在于多人在线竞技游戏，更加讲究的玩家间的配合。-参数数量：[2,3)-参数列举：与TBS中的设定相似，包括单体、小范围、全屏以及更多的范围类型。-取值可能：[3,8]-参数列举：与RTS相似。-参数数量：[3,5)
& && &上表中的数据只是定性估计，不完全精确。我们将每种产品三种参数各自的数量或取值可能，在一个三维坐标系中构建出来如下图。& && &产品的本质就是数学模型，当我们有明确定位，以及开发实力时，最需要的就是数值策划。对于每个产品人员或制作人，是给出产品定位，但是最终的产品跟定位是否适合，大多数靠的只是主观判断。而本文的目的，就是把这种主观判断，转换成一种可以量化比较的方式。这种比较也不只局限于战斗这个模块！& && &产品不像艺术品一样独立抽象，产品最终都要精细化、规模化，而拟实化则是虚拟游戏的特点。这三种产品设计思路中，规模化和拟实化更加强调玩法的规则，而精细化强调在玩法上建立起一个用户样本集合（以角色能力的数值维度作为样本区分）。前者叫好，后者叫卖，只有阴阳调和才能叫好叫卖。& && &他们的阴阳调和的方式，就是构建产品和用户之间的稳定关系。好玩，玩家自然主动参与；而样本集合丰富玩家就有成长、有攀比，更容易让玩家接受。只有当玩家既接受又愿意主动参与你的产品时，这种关系才稳定。& && &游戏除了战斗，还有很多系统模块，研究系统和用户关系可以移步！
操作、策略和充值？
gl8531 发表于
操作、策略和充值？
前两个是，第三个应该包括更多，毕竟游戏对于一个公司的价值长远来说，还包括用户本身，那么产品粘度、影响力很重要
坐等楼主写完
万色烈空 发表于
坐等楼主写完
谢谢关注 已经写完拉。最近太忙了，几乎没时间写
有些图看不到了。求传一份，
bozijjda 发表于
有些图看不到了。求传一份，
你刷新下看看呢，应该是看得到的哦
lizuoling 发表于
你刷新下看看呢，应该是看得到的哦
刷新过了&&图是裂的~
帮忙顶个，表示境界低的看不懂，不过看懂了收益颇大。产品到数值的量化对应关系，可以给立项减少很多风险
bozijjda 发表于
刷新过了&&图是裂的~
确实看不到了呼叫，呼叫管理员，我找找看有没备份的图片&&找到发你}