暑假在家比较闲，作为一个冰霜数学家，想知道如何更有效率不靠玄学地肝橙，于是就写了一个爬虫，来看一下各种来源的橙装出率到底如何。

　　这篇帖子的主要目的是探索什么活动出橙效率更高，因此可以在时间不足以刷爆所有东西的情况下做出合理的取舍。不是讨论玄学，也不是讨论防脸黑，每周通刷爆所有难度副本的甘地可以无视。

　　一句话结论：世界任务和抗魔联军箱子很重要，各个团队副本各个难度掉率差距不大，5M和大米不给力，如果时间不足，那么先保证世界任务箱子，然后优先多刷简单的团本boss，先保证数量，再保证质量。

　　注：下面文字中，红色文字与黑色文字是几乎确定的结论，而蓝色文字则在一定程度上有主观猜测的成分，也有可能是统计误差较大的数据得出的结论，请大家理性看待。

　　8月18日更新：关于之前一些问题的集中解答：

　　Q1：已经拾取完三系所有橙装的人，可能都是深度玩家，这些人没有必要刷翡翠和暗夜，只会打H/M萨墓，这些人拖低了萨墓的掉落率，导致了萨墓掉落率低。

　　A1：好问题，我确实意识到了这些玩家会造成误差。但是着实没有任何办法判断一个人是否全系满橙。不过我们可以估算一下这些玩家造成的影响。

　　如果假设在9万样本中，这些玩家占到了2%（我感觉这种甘地极其稀有，2%已经算是往多了估计的了），那么这2%玩家共约1850人，假设他们所有人都全通了一次H/M难度的萨墓而没有打其他副本，那么分别会产生1850*9=16650个击杀记录。

　　在记录中减去这么多玩家再算比率，两者分别降低到了115与141，由此可见，降低的幅度并不高，这个偏差并不会影响后面的大体结论。

　　Q2：关于副本顺序对数据造成的影响：

　　他这个统计还忽略了玩家打副本的顺序问题。

　　假设桌子上放了10个馒头，馒头的大小是依次减小的。

　　大家都从最大的开始吃，假设不同人的胃口是一个随机值，那么大概率很多人会在吃第8或者第九个馒头的时候就吃饱了。

　　那么，你得出结论说，第8个馒头最大？

　　这个显然有问题。

　　A2：确实不同人的胃口是随机值，如果只有一次吃馒头的行为，那么无疑，后面的第7~10个馒头吃饱的人数更大。

　　但是，这位朋友忽略了一个重要的问题，就是，刷本/出橙的行为，不是一次一次的独立行为，而是一个连续、循环的行为。

　　首先一个关键问题是，你们认为，绝大多数玩家每周的活动模式是以下哪一种：

　　（A）依出橙率高低打完各项活动，直到出橙为止，出橙之后立刻下线下周再上，如果不出就一直肝。

　　（B）根据自己的肝度，肝固定的几个副本或者活动，不管出不出橙都肝这么多，不会因为这周一直不出橙就无限肝下去。

　　我认为绝大多数玩家都是模式B，比如每周固定打M/H/pt萨墓，大米低保，H暗夜，日常箱子，打完就下线，橙靠随缘而不是靠硬肝。如果你认为A占多数，那这个怀疑很有道理，你如果能证明大多数玩家按照模式A行动，那我一定会承认统计方法存在严重问题。

　　反之，如果你和我一样，认为绝大多数玩家都遵从模式B，那么请看下面分析。

　　还用吃馒头作为例子，但是，一个关键事实是：即使你每周打副本的顺序都一样（就比作这10个从大到小的馒头）。

　　但是你每次吃饱之后，下次不是从第1个馒头重新开始吃，而是接着上次吃剩的继续接着吃（因为你不会在某次副本出了橙之后立刻下线这周再也不上线了），如果吃完了10个就再按顺序拿10个（相当于新CD）。因此，在多次吃饱之后，每次从哪个馒头开始吃，是完全随机的，而在每个馒头吃完之后吃饱的概率的比例，在很多次重复后，也会趋向于馒头的大小比例。

　　而这些玩家已经多次出橙，吃饱之后新一轮从哪个馒头开始吃（出橙之后打的第一个副本是哪个）也是完全随机的，因此只要统计足够多的数据，无论大家打本的顺序有没有统一的规律，最后的出橙比例都会趋向于真实的出橙率之比。

　　Q3：防脸黑机制是否会影响数据准确性：

　　比如A每周顺序是所有能打的H本，M本，PT本，随机本，插入每天的箱子和5H，最后还不出橙会选择清理5M本，竞技场等。

　　假设他是0KP开始肝橙，可以预见到由于一开始防脸黑机制不生效，即使M本给6KP，实际上出橙率也仅有0.4%x6=2.4%（0.4%假定为每KP无防脸黑的出橙率），

　　而由于把随机本打完后，KP到达了防脸黑生效线，防脸黑开始生效（假设400点KP开始生效），

　　此时M本即使6KP也没用了因为已经打过了，但此时一次5M的3KP出橙率到达了0.8%x3=2.4%的高度，也就是一次5M的出橙率与一个M本boss相等，

　　这不公平对吧？

　　A3：其实和上面那个问题类似。

　　这也是吃馒头的问题，根据上面结论，在多次出橙，以及大量统计样本之下，大家防脸黑值清零（新一轮吃馒头）的时间点是完全随机的。因此，即使大家都按固定的顺序刷各种副本或者活动，最后防脸黑机制很高的时间段，也是随机的。

　　比如，一个玩家每周固定依次打10个出橙率由高到低的活动。那么多次出橙之后，这个人防脸黑清空的时间点，是随机的。相应地，防脸黑积累到高水平的时间点，也是随机的。

　　你如果从活动10出了橙，那么从活动1开始积累防脸黑，大约在7~10的时候防脸黑达到水平，此时7~10的掉率高于基础掉率。

　　但是你如果这一次从活动7出了橙，那么你下次的防脸黑，就是从活动8开始积累了。这个时候，防脸黑积累到高水平的时间段，很有可能就是活动4~6了。

　　经过大量循环与样本，可以认为，防脸黑机制的加成，均匀地作用在每一项可能的活动上，因此并不会影响各项活动相对的掉落率高低。

　　一、数据来源

　　数据的来源分为两部分：

　　第一部分是获取一些活跃强力角色（最好是没有2橙以下的新手保护的角色，以免影响准确性）。在此从wcl上，选取了美服和欧服所有打过H格罗斯（萨墓H1），并且DPS在100万以上的猛男，共约10万人，排除有些已经改名导致404的 25仔 ，最后大约有92500个人。；

　　第二部分，是根据这些角色的ID和所在的服务器，获取这些人的boss击杀记录/拾取记录等等。[暴雪官方的API]可以提供这些数据，可以获取到任意一个角色最近50条活动记录（包括boss击杀，一些重要拾取，成就等等），我们根据这些信息来分析不同活动的出橙率。

　　二、最终数据

　　这个数据包含了欧服和美服的。

　　注：黄色背景的比率指的是出橙率的倒数，越小表示出橙率越高，也就是说，如果比率是150就说明平均刷150次这个活动可以出1件橙。

　　置信区间的算法是：把每次出橙看成独立同分布的二项分布，根据中心极限定理估计的95%置信区间。可以大致理解为统计误差的上/下限。

　　三、初步结论