ポケモンGO バンギラスの厳選はどこで妥協するか。Rで計算してみる
#注意：2018.10.10 近い将来CPなどのデータが調整されるとのことです。
#CP値などのデータは更新前の2018.10.09現在の値なのでご注意ください。
ポケモンgoで岩祭り開催中。
ヨーギラスがよく出るので、厳選したいが、どの程度で妥協すればよいだろうか。
バンギラスの各攻撃、防御、HP(スタミナ）毎での、最大CPやレア度を知りたい。
Rで計算してみる。
#順番をCP強い方が先頭に来るように改定。CP順位も追加。同値の扱いを変更。
#野生を何匹以上捕まえるか、あるいは何個以上卵を孵化させれば80%あるいは
90%以上の確率でそのCP以上のヨーギラスが得られるかも追加。
固体値などは
http://www.pokemontrash.com/pokemon-go/niveau-pokemon-poussieres/
などを参考にした。
とりあえず、全個体値の分と、卵に限った場合で計算した。
CP3580超えを卵で孵化させるには
AT DF HP kotaichi_per Bangiras_max_cp rank joui_per N80per N90per 25 14 12 15 91.11111 3580 25 11.574074 14 19
14体ヨーギラスが孵化すれば80％以上の確率で
19体ヨーギラスが孵化すれば90％以上の確率で
3580超えの固体値のヨーギラスが得られる。
これまで3体しか生まれていないのでまだ先が長いが
そのうちなんとかなるか？
CP3600超えとなると卵産でも
AT DF HP kotaichi_per Bangiras_max_cp rank joui_per N80per N90per 7 15 15 13 95.55556 3600 7 3.240741 49 70
上位3.2％とかなり厳しいですな。8割の確率でゲットするには卵49個も孵化せねばならぬ。
野生ならCP3600超は
AT DF HP kotaichi_per Bangiras_max_cp rank joui_per N80per N90per 7 15 15 13 95.55556 3600 7 0.17089844 941 1347
上位0.17%で無理ゲー。8割の確率でゲットするにはヨーギラス941匹もゲットせねばならぬ。
以下バンギラスの各攻撃、防御、HP(スタミナ）毎の計算値を記す。
ヨーギラスの時点から固体値は固定なので、ヨーギラス厳選の参考にしてください。
＃2017.5.21現在のネット上の情報で作成。間違っていても責任は持ちません。
それにしても、この表を見ると攻撃力大事なのね。
＃全個体値（卵に限らず）
攻撃、防御、HP(スタミナ）、固体値（％）、バンギラスLv39でのmaxCP、maxCP順位、maxCP上位何％でゲットできるか、何匹野生のヨーギラスを捕獲すれば80%以上の確率でそのmaxCP以上のヨーギラスが得られるか、同９０％以上
AT DF HP kotaichi_per Bangiras_max_cp rank joui_per N80per N90per 1 15 15 15 100.00000 3617 1 0.02441406 6592 9431 2 15 15 14 97.77778 3609 2 0.07324219 2197 3143 3 15 14 15 97.77778 3609 2 0.07324219 2197 3143 4 14 15 15 97.77778 3604 4 0.09765625 1648 2357 5 15 14 14 95.55556 3601 5 0.14648438 1098 1571 6 15 13 15 95.55556 3601 5 0.14648438 1098 1571 7 15 15 13 95.55556 3600 7 0.17089844 941 1347 8 14 14 15 95.55556 3596 8 0.19531250 824 1178 9 14 15 14 95.55556 3595 9 0.21972656 732 1047 10 15 14 13 93.33333 3593 10 0.29296875 549 785 11 15 13 14 93.33333 3593 10 0.29296875 549 785 12 15 12 15 93.33333 3593 10 0.29296875 549 785 13 15 15 12 93.33333 3592 13 0.31738281 507 725 14 13 15 15 95.55556 3590 14 0.34179688 471 673 15 14 13 15 93.33333 3588 15 0.36621094 439 628 16 14 15 13 93.33333 3587 16 0.41503906 387 554 17 14 14 14 93.33333 3587 16 0.41503906 387 554 18 15 13 13 91.11111 3585 18 0.48828125 329 471 19 15 12 14 91.11111 3585 18 0.48828125 329 471 20 15 11 15 91.11111 3585 18 0.48828125 329 471 21 15 15 11 91.11111 3584 21 0.53710938 299 428 22 15 14 12 91.11111 3584 21 0.53710938 299 428 23 13 15 14 93.33333 3582 23 0.58593750 274 392 24 13 14 15 93.33333 3582 23 0.58593750 274 392 25 14 12 15 91.11111 3580 25 0.61035156 263 377 26 14 15 12 91.11111 3579 26 0.68359375 235 336 27 14 14 13 91.11111 3579 26 0.68359375 235 336 28 14 13 14 91.11111 3579 26 0.68359375 235 336 29 15 12 13 88.88889 3577 29 0.78125000 206 294 30 15 11 14 88.88889 3577 29 0.78125000 206 294 31 15 10 15 88.88889 3577 29 0.78125000 206 294 32 12 15 15 93.33333 3577 29 0.78125000 206 294 33 15 14 11 88.88889 3576 33 0.83007812 194 277 34 15 13 12 88.88889 3576 33 0.83007812 194 277 35 15 15 10 88.88889 3575 35 0.85449219 188 269 36 13 14 14 91.11111 3574 36 0.90332031 178 254 37 13 13 15 91.11111 3574 36 0.90332031 178 254 38 13 15 13 91.11111 3573 38 0.92773438 173 248 39 14 12 14 88.88889 3572 39 0.97656250 165 235 40 14 11 15 88.88889 3572 39 0.97656250 165 235 41 14 14 12 88.88889 3571 41 1.02539062 157 224 42 14 13 13 88.88889 3571 41 1.02539062 157 224 43 14 15 11 88.88889 3570 43 1.04980469 153 219 44 15 11 13 86.66667 3569 44 1.14746094 140 200 45 15 10 14 86.66667 3569 44 1.14746094 140 200 46 15 9 15 86.66667 3569 44 1.14746094 140 200 47 12 14 15 91.11111 3569 44 1.14746094 140 200 48 15 13 11 86.66667 3568 48 1.22070312 132 188 49 15 12 12 86.66667 3568 48 1.22070312 132 188 50 12 15 14 91.11111 3568 48 1.22070312 132 188 51 15 15 9 86.66667 3567 51 1.26953125 126 181 52 15 14 10 86.66667 3567 51 1.26953125 126 181 53 13 14 13 88.88889 3566 53 1.34277344 120 171 54 13 13 14 88.88889 3566 53 1.34277344 120 171 55 13 12 15 88.88889 3566 53 1.34277344 120 171 56 13 15 12 88.88889 3565 56 1.36718750 117 168 57 14 11 14 86.66667 3564 57 1.41601562 113 162 58 14 10 15 86.66667 3564 57 1.41601562 113 162 59 14 13 12 86.66667 3563 59 1.48925781 108 154 60 14 12 13 86.66667 3563 59 1.48925781 108 154 61 11 15 15 91.11111 3563 59 1.48925781 108 154 62 14 15 10 86.66667 3562 62 1.53808594 104 149 63 14 14 11 86.66667 3562 62 1.53808594 104 149 64 15 10 13 84.44444 3561 64 1.63574219 98 140 65 15 9 14 84.44444 3561 64 1.63574219 98 140 66 15 8 15 84.44444 3561 64 1.63574219 98 140 67 12 13 15 88.88889 3561 64 1.63574219 98 140 68 15 12 11 84.44444 3560 68 1.73339844 93 132 69 15 11 12 84.44444 3560 68 1.73339844 93 132 70 12 15 13 88.88889 3560 68 1.73339844 93 132 71 12 14 14 88.88889 3560 68 1.73339844 93 132 72 15 14 9 84.44444 3559 72 1.78222656 90 129 73 15 13 10 84.44444 3559 72 1.78222656 90 129 74 15 15 8 84.44444 3558 74 1.87988281 85 122 75 13 13 13 86.66667 3558 74 1.87988281 85 122 76 13 12 14 86.66667 3558 74 1.87988281 85 122 77 13 11 15 86.66667 3558 74 1.87988281 85 122 78 13 15 11 86.66667 3557 78 1.92871094 83 119 79 13 14 12 86.66667 3557 78 1.92871094 83 119 80 14 10 14 84.44444 3556 80 1.97753906 81 116 81 14 9 15 84.44444 3556 80 1.97753906 81 116 82 14 12 12 84.44444 3555 82 2.07519531 77 110 83 14 11 13 84.44444 3555 82 2.07519531 77 110 84 11 15 14 88.88889 3555 82 2.07519531 77 110 85 11 14 15 88.88889 3555 82 2.07519531 77 110 86 14 14 10 84.44444 3554 86 2.12402344 75 108 87 14 13 11 84.44444 3554 86 2.12402344 75 108 88 14 15 9 84.44444 3553 88 2.24609375 71 102 89 15 9 13 82.22222 3553 88 2.24609375 71 102 90 15 8 14 82.22222 3553 88 2.24609375 71 102 91 15 7 15 82.22222 3553 88 2.24609375 71 102 92 12 12 15 86.66667 3553 88 2.24609375 71 102 93 15 11 11 82.22222 3552 93 2.36816406 68 97 94 15 10 12 82.22222 3552 93 2.36816406 68 97 95 12 15 12 86.66667 3552 93 2.36816406 68 97 96 12 14 13 86.66667 3552 93 2.36816406 68 97 97 12 13 14 86.66667 3552 93 2.36816406 68 97 98 15 13 9 82.22222 3551 98 2.41699219 66 95 99 15 12 10 82.22222 3551 98 2.41699219 66 95 100 15 14 8 82.22222 3550 100 2.51464844 64 91 101 13 12 13 84.44444 3550 100 2.51464844 64 91 102 13 11 14 84.44444 3550 100 2.51464844 64 91 103 13 10 15 84.44444 3550 100 2.51464844 64 91 104 15 15 7 82.22222 3549 104 2.61230469 61 87 105 13 14 11 84.44444 3549 104 2.61230469 61 87 106 13 13 12 84.44444 3549 104 2.61230469 61 87 107 10 15 15 88.88889 3549 104 2.61230469 61 87 108 13 15 10 84.44444 3548 108 2.68554688 60 85 109 14 9 14 82.22222 3548 108 2.68554688 60 85 110 14 8 15 82.22222 3548 108 2.68554688 60 85 111 14 11 12 82.22222 3547 111 2.78320312 58 82 112 14 10 13 82.22222 3547 111 2.78320312 58 82 113 11 14 14 86.66667 3547 111 2.78320312 58 82 114 11 13 15 86.66667 3547 111 2.78320312 58 82 115 14 13 10 82.22222 3546 115 2.85644531 56 80 116 14 12 11 82.22222 3546 115 2.85644531 56 80 117 11 15 13 86.66667 3546 115 2.85644531 56 80 118 14 15 8 82.22222 3545 118 3.02734375 53 75 119 14 14 9 82.22222 3545 118 3.02734375 53 75 120 15 8 13 80.00000 3545 118 3.02734375 53 75 121 15 7 14 80.00000 3545 118 3.02734375 53 75 122 12 12 14 84.44444 3545 118 3.02734375 53 75 123 15 6 15 80.00000 3545 118 3.02734375 53 75 124 12 11 15 84.44444 3545 118 3.02734375 53 75 125 15 10 11 80.00000 3544 125 3.12500000 51 73 126 15 9 12 80.00000 3544 125 3.12500000 51 73 127 12 14 12 84.44444 3544 125 3.12500000 51 73 128 12 13 13 84.44444 3544 125 3.12500000 51 73 129 15 12 9 80.00000 3543 129 3.19824219 50 71 130 15 11 10 80.00000 3543 129 3.19824219 50 71 131 12 15 11 84.44444 3543 129 3.19824219 50 71 132 15 14 7 80.00000 3542 132 3.34472656 48 68 133 15 13 8 80.00000 3542 132 3.34472656 48 68 134 13 11 13 82.22222 3542 132 3.34472656 48 68 135 13 10 14 82.22222 3542 132 3.34472656 48 68 136 13 9 15 82.22222 3542 132 3.34472656 48 68 137 10 14 15 86.66667 3542 132 3.34472656 48 68 138 15 15 6 80.00000 3541 138 3.44238281 46 66 139 13 13 11 82.22222 3541 138 3.44238281 46 66 140 13 12 12 82.22222 3541 138 3.44238281 46 66 141 10 15 14 86.66667 3541 138 3.44238281 46 66 142 13 15 9 82.22222 3540 142 3.51562500 45 65 143 13 14 10 82.22222 3540 142 3.51562500 45 65 144 14 7 15 80.00000 3540 142 3.51562500 45 65 145 14 10 12 80.00000 3539 145 3.66210938 44 62 146 14 9 13 80.00000 3539 145 3.66210938 44 62 147 11 14 13 84.44444 3539 145 3.66210938 44 62 148 14 8 14 80.00000 3539 145 3.66210938 44 62 149 11 13 14 84.44444 3539 145 3.66210938 44 62 150 11 12 15 84.44444 3539 145 3.66210938 44 62 151 14 12 10 80.00000 3538 151 3.73535156 43 61 152 14 11 11 80.00000 3538 151 3.73535156 43 61 153 11 15 12 84.44444 3538 151 3.73535156 43 61 154 14 14 8 80.00000 3537 154 3.88183594 41 59 155 14 13 9 80.00000 3537 154 3.88183594 41 59 156 15 6 14 77.77778 3537 154 3.88183594 41 59 157 12 11 14 82.22222 3537 154 3.88183594 41 59 158 15 5 15 77.77778 3537 154 3.88183594 41 59 159 12 10 15 82.22222 3537 154 3.88183594 41 59 160 14 15 7 80.00000 3536 160 4.05273438 39 56 161 15 9 11 77.77778 3536 160 4.05273438 39 56 162 15 8 12 77.77778 3536 160 4.05273438 39 56 163 12 13 12 82.22222 3536 160 4.05273438 39 56 164 15 7 13 77.77778 3536 160 4.05273438 39 56 165 12 12 13 82.22222 3536 160 4.05273438 39 56 166 9 15 15 86.66667 3536 160 4.05273438 39 56 167 15 11 9 77.77778 3535 167 4.15039062 38 55 168 15 10 10 77.77778 3535 167 4.15039062 38 55 169 12 15 10 82.22222 3535 167 4.15039062 38 55 170 12 14 11 82.22222 3535 167 4.15039062 38 55 171 15 13 7 77.77778 3534 171 4.29687500 37 53 172 15 12 8 77.77778 3534 171 4.29687500 37 53 173 13 10 13 80.00000 3534 171 4.29687500 37 53 174 13 9 14 80.00000 3534 171 4.29687500 37 53 175 13 8 15 80.00000 3534 171 4.29687500 37 53 176 10 13 15 84.44444 3534 171 4.29687500 37 53 177 15 14 6 77.77778 3533 177 4.41894531 36 51 178 13 12 11 80.00000 3533 177 4.41894531 36 51 179 13 11 12 80.00000 3533 177 4.41894531 36 51 180 10 15 13 84.44444 3533 177 4.41894531 36 51 181 10 14 14 84.44444 3533 177 4.41894531 36 51 182 15 15 5 77.77778 3532 182 4.51660156 35 50 183 13 14 9 80.00000 3532 182 4.51660156 35 50 184 13 13 10 80.00000 3532 182 4.51660156 35 50 185 14 6 15 77.77778 3532 182 4.51660156 35 50 186 13 15 8 80.00000 3531 186 4.71191406 34 48 187 14 10 11 77.77778 3531 186 4.71191406 34 48 188 14 9 12 77.77778 3531 186 4.71191406 34 48 189 14 8 13 77.77778 3531 186 4.71191406 34 48 190 11 13 13 82.22222 3531 186 4.71191406 34 48 191 14 7 14 77.77778 3531 186 4.71191406 34 48 192 11 12 14 82.22222 3531 186 4.71191406 34 48 193 11 11 15 82.22222 3531 186 4.71191406 34 48 194 14 12 9 77.77778 3530 194 4.80957031 33 47 195 14 11 10 77.77778 3530 194 4.80957031 33 47 196 11 15 11 82.22222 3530 194 4.80957031 33 47 197 11 14 12 82.22222 3530 194 4.80957031 33 47 198 14 13 8 77.77778 3529 198 4.93164062 32 46 199 15 5 14 75.55556 3529 198 4.93164062 32 46 200 12 10 14 80.00000 3529 198 4.93164062 32 46
＃卵産のみ
攻撃、防御、HP(スタミナ）、固体値（％）、バンギラスLv39でのmaxCP、maxCP順位、maxCP上位何％でゲットできるか、何個卵を孵化させれば80%以上の確率でそのmaxCP以上のヨーギラスが得られるか、同９０％以上
AT DF HP kotaichi_per Bangiras_max_cp rank joui_per N80per N90per 1 15 15 15 100.00000 3617 1 0.462963 347 497 2 15 15 14 97.77778 3609 2 1.388889 116 165 3 15 14 15 97.77778 3609 2 1.388889 116 165 4 14 15 15 97.77778 3604 4 1.851852 87 124 5 15 14 14 95.55556 3601 5 2.777778 58 82 6 15 13 15 95.55556 3601 5 2.777778 58 82 7 15 15 13 95.55556 3600 7 3.240741 49 70 8 14 14 15 95.55556 3596 8 3.703704 43 62 9 14 15 14 95.55556 3595 9 4.166667 38 55 10 15 14 13 93.33333 3593 10 5.555556 29 41 11 15 13 14 93.33333 3593 10 5.555556 29 41 12 15 12 15 93.33333 3593 10 5.555556 29 41 13 15 15 12 93.33333 3592 13 6.018519 26 38 14 13 15 15 95.55556 3590 14 6.481481 25 35 15 14 13 15 93.33333 3588 15 6.944444 23 32 16 14 15 13 93.33333 3587 16 7.870370 20 29 17 14 14 14 93.33333 3587 16 7.870370 20 29 18 15 13 13 91.11111 3585 18 9.259259 17 24 19 15 12 14 91.11111 3585 18 9.259259 17 24 20 15 11 15 91.11111 3585 18 9.259259 17 24 21 15 15 11 91.11111 3584 21 10.185185 15 22 22 15 14 12 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使用したRプログラムはこちら
#pokemon go options(max.print = 99999) AT <- DF <- HP <- 0:15 #0:15, 卵なら10:15 x <- expand.grid(AT, DF, HP) kotaichi <- rowSums(x) N <- nrow(x) K <- kotaichi /45 * 100 hist(K, breaks = seq(0, 100, by = 1)) dat <- data.frame(AT = x[,1], DF = x[,2], HP = x[,3], kotaichi_per = K) cplv.list <- structure(c(1, 0.094, 1.5, 0.135137432009048, 2, 0.166397869998387, 2.5, 0.192650918995991, 3, 0.215732469994667, 3.5, 0.236572660994461, 4, 0.255720049996085, 4.5, 0.273530380999991, 5, 0.290249899999983, 5.5, 0.306057377006338, 6, 0.321087600040861, 6.5, 0.335445036034221, 7, 0.34921268003897, 7.5, 0.362457751055209, 8, 0.375235589996471, 8.5, 0.387592406014359, 9, 0.399567279941689, 9.5, 0.411193551019468, 10, 0.4225, 10.5, 0.432926419036769, 11, 0.443107550037234, 11.5, 0.453059957842226, 12, 0.462798390014486, 12.5, 0.472336082995996, 13, 0.481684950045151, 13.5, 0.490855800006478, 14, 0.499858439960755, 14.5, 0.508701764986126, 15, 0.517393950003283, 15.5, 0.52594251102188, 16, 0.534354330009592, 16.5, 0.542635766974496, 17, 0.550792690038639, 17.5, 0.558830576024612, 18, 0.566754519964332, 18.5, 0.574569153018155, 19, 0.582278909973562, 19.5, 0.589887916980845, 20, 0.597400009959826, 20.5, 0.604818814026151, 21, 0.612157289999882, 21.5, 0.619399365030349, 22, 0.626567130002843, 22.5, 0.633644532999378, 23, 0.640652949965892, 23.5, 0.647576425991558, 24, 0.654435629989688, 24.5, 0.66121480601995, 25, 0.667934000032937, 25.5, 0.67457753698148, 26, 0.681164919971662, 26.5, 0.687680647975497, 27, 0.694143649974557, 27.5, 0.700538673022411, 28, 0.706884209966526, 28.5, 0.713164995986202, 29, 0.719399090004985, 29.5, 0.72557155201951, 30, 0.7317, 30.5, 0.734741008995687, 31, 0.737769479986805, 31.5, 0.740785573968608, 32, 0.74378943001363, 32.5, 0.746781210998241, 33, 0.749761039998745, 33.5, 0.752729086989469, 34, 0.755685509984147, 34.5, 0.758630377983903, 35, 0.761563840002925, 35.5, 0.764486065013614, 36, 0.767397169984357, 36.5, 0.770297265995408, 37, 0.773186500011478, 37.5, 0.776064961971612, 38, 0.778932749985517, 38.5, 0.781790055001981, 39, 0.784636970005875, 39.5, 0.787473577969445, 40, 0.790300009996204, 40.5, 0.7931164), .Dim = c(2L, 80L)) cplv <- function(LV){ cplv.list[2, which(cplv.list[1,]==LV)] } cp.cal <- function(AT, DF, HP, SHUAT, SHUDF, SHUHP, LV){ cp <- (AT + SHUAT)*sqrt(SHUDF + DF)*sqrt(SHUHP + HP)*(cplv(LV)^2) / 10 floor(cp) } dat$Bangiras_max_cp <- apply(dat, 1, function(x) cp.cal(x[1], x[2], x[3], 251, 212, 200, 39)) dat <- dat[order(-dat$Bangiras_max_cp),] rownames(dat) <- 1:N dat$rank <- rank(-dat$Bangiras_max_cp, ties.method = c("min")) dat$joui_per <- rank(-dat$Bangiras_max_cp, ties.method = c("max")) / N * 100 calc.egg.N <- function(joui_per, p){ ceiling(log(1 - p) / log(1 - joui_per / 100)) } dat$N80per <- calc.egg.N(dat$joui_per, 0.8) dat$N90per <- calc.egg.N(dat$joui_per, 0.9) dat[1:200,] hist(dat$Bangiras_max_cp, freq = FALSE, breaks = seq(3180, 3620, by = 10), main = "", xlab = "バンギラスMAX CP")
