반복 횟수와 평균 DPS의 오차

반복은 평균의 흔들림을 줄입니다

확률 효과가 있는 전투는 같은 설정에서도 실행마다 DPS가 다릅니다. 반복 횟수를 늘리는 목적은 이러한 실행별 차이를 없애는 것이 아니라 평균을 더 안정적으로 추정하는 것입니다. 단일 전투의 편차와 평균의 오차는 다른 수치입니다.

표본 표준편차를 s, 반복 횟수를 n이라 하면 이 사이트의 정규 근사 95% 평균 오차는 약 1.96 × s ÷ √n입니다. 같은 분포에서 평균 오차를 절반으로 줄이려면 대략 네 배의 표본이 필요합니다. 횟수를 두 배로 늘렸다고 오차가 절반이 되지는 않습니다.

실제 100회와 1,000회 결과

이 비교만 기준 입력의 반복 횟수를 100회와 1,000회로 바꿨습니다. 시작 시드 42, 180초와 나머지 입력은 같습니다. 100회는 설명용 엔진 실험이며 화면의 고정 반복 선택지는 10,000회 이상입니다.

표준편차가 커져도 계산 실패는 아닙니다

이 실험에서는 표준편차가 약 53만에서 58만으로 커졌지만 평균 오차는 약 10만에서 3.6만으로 줄었습니다. 더 많은 표본에서 분포의 넓은 부분을 관측했기 때문일 수 있습니다. 표준편차가 반복 횟수와 함께 반드시 줄어야 한다는 기대는 맞지 않습니다.

두 평균도 일치하지 않습니다. 처음 100회가 전체 확률 결과를 정확히 대표하지 않을 수 있기 때문입니다. 한쪽 결과만 반복을 늘리는 것보다 두 후보 모두 같은 조건과 충분한 횟수로 비교하고 각각의 평균 오차를 확인하세요.

작은 차이를 보고 싶을수록 더 필요합니다

평균 차이가 0.1%인데 각 평균 오차가 1%라면 표시되는 소수점만으로 순위를 확정하기 어렵습니다. 더 많은 반복으로도 오차가 충분히 작아지지 않으면 비슷한 결과로 기록하고 행동 차이나 운용 제약을 따로 봅니다. 두 구간의 겹침 여부만으로 엄밀한 유의성 검정을 대신하지는 않습니다.

스마트 모드는 평균 오차를 기준으로 종료 여부를 판단하며 단일 시드 모드는 동작 확인에 적합합니다. 반복을 늘려도 입력 오류, 빠진 효과, 게임과 모델의 차이는 해결되지 않습니다. 먼저 조건과 행동을 확인한 뒤 평균 정밀도를 높이세요.