ドロップの偏りの検定
等確率の場合
宝箱から４種類アイテムが等確率（つまり25％）でドロップするとされる場所で、以下のようなドロップ結果になった。この場所のアイテムドロップ率は等確率か？＜有意水準５％＞
| アイテムＡ | 24 |
| アイテムＢ | 36 |
| アイテムＣ | 22 |
| アイテムＤ | 18 |
G*Power 3.1.9.2 を使ってサンプルサイズを計算する（t 検定・対応のないデータ）
この記事では対応のないデータの平均を t 検定で検定する際のサンプルサイズを G*Power で計算する方法を解説する。
ガチャの確率計算機
ドロップ率の検定
大標本（np > 5）の場合
ドロップ率５％の場所で、200 回戦闘して宝箱が 19 個ドロップした（標準偏差 0.021）。このとき宝箱のドロップ率は５％より多いと言えるか＜有意水準１％＞。
サンプル数が異なる場合の比較には信頼区間の下限を使う
建造レシピＡはサンプル数 1,400 で出現率 1.9 ％、建造レシピＢではサンプル数 12,000 で出現率 1.6 ％だとする。どちらで建造するほうがいいだろうか。
単純な出現率ではレシピＡだが、サンプル数が少ない。このようにサンプル数が異なる場合は信頼区間の下限を比較し、大きいほうを採用するとよい。99％信頼区間は以下の式で計算できる。95％の場合は 2.58 の代わりに 1.96 を使う。
ガチャの確率計算
計算器はこちら。
目次
当選確率 1% のガチャを 100 回やったときに、ひとつ以上あたる確率は？
当選確率 2% のガチャを 100 回やったときに、ふたつ以上あたる確率は？
当選確率 1%、天井 100 回のガチャがある。このガチャを 250 回やって、５枚あたりが手に入る確率は？
当選確率 2% のガチャを 99% の確率で手に入れるには何回やればいいか？
当選確率 1% のガチャを 100 回やったときに、ひとつ以上あたる確率は？
これは外れる確率 99% のガチャを 100 回連続で外す現象の余事象だ。つまり
1 - 0.99100 = 63.4%
Google でべき乗を計算するのには ^ を使う。以下の式で Google 検索すると、上記の式を計算できる。
1 - 0.99^100
サンプル数計算・信頼区間計算・ドロップ率検定機
ドロップの偏り検定機（χ2検定）
ガチャの確率の収束を考えても意味がない
ガチャの各試行は独立しているので、過去の結果は未来に影響を与えない。当選確率１％のガチャを 1,000 回連続で外しても、次回当選する確率は１％だ。過去にガチャを無限回引いたと仮定してみてほしい。それは未来のガチャの結果に影響を与えるだろうか。