Одни сливы в world of tanks что делать 2021

У кого есть какие секреты как обойти серию сливов

У кого есть какие секреты как обойти серию сливов если, в первых 3 минуты боя сливается, пол команды и не один бой что вы делаете

Да нет ни какх секретов- это рандом!! И если у тебя есть некий процент побед-ну скажем 50%-и 10 000 боёв-то он у тебя примерно и будет держаться на уровне 50% Ну сейчас допустим череда сливов-но потом обязательно приходит череда побед-ты же не расстраиваешься из за этого?) Это рандомно всё-просто сливы ты замечаешь-а на победы обращаешь меньше внимания!) Удачи!)

Эт точно,секретов на эту тему просто напросто нет.Захочет вбр,чтобы у тебя шли одни сливы,и у тебя как на заказ они будут.Но после серии сливов обычно начинается и серии выигрышей.

как вариант остановить сливы и о нем уже много раз писали:сменить сервер.сменить уровни.нации или просто сделать перерыв

Привет танкист!Каких то правил или секретов как остановит турбо слив нету.Если твоя команда начинает очень быстро сливаться, то постарайся набить как можно больше урона.

Доброго времени суток танкист. В рандоме нет никаких правил ты попидишь или проиграешь 50 на 50.Просто качай технику вот и всё.Всем удачи на полях сражений.

Есть люди которые меняют сервера, этого не стоит делать, это просто не эффективно, так как смена сервера никак не влияет на вашу сессию. Если уж хотите оборвать данную сессию, то выключите клиент полностью минут на 15, а потом зайдите по новой, сессия прервется, хотя бывают дни когда что не делай а в конце дня будет 30% побед с 50 боев. Лучше добавить побольше друзей с танков и катать взводом почаще, когда команда слилась легче всетаки втроем тащить чем в одиночку

Проще всего – сменить сервер!

Источник

Почему одни сливы в World of Tanks?

У вас череда проигрышей в World of Tanks, а проще говоря сливов, тогда эта статья для вас.

Выясним почему происходят сливы в wot и дадим рекомендации как правильно поступить в ситуации, когда вы проигрываете несколько игр подряд.

Почему одни сливы в танках

Поводом для написания этой статьи о сливах стало обращение игрока с ником xxxvovkaxxx1991xxx. Вот его текст:

Добрый вечер! С праздником вас, с Новым годом, Рождеством и с наступающим Крещением. У меня к вам вопрос: почему в игре World of Tanks у меня сегодня постоянно сливы? Свожусь до полного сведения, бью точно в цель, а снаряды уходят то вправо, то влево, то вверх, то вниз, а в танк не попадает. В чем дело? Играл сегодня во взводе с братом. Были сливы тоже. Как только он вышел из взвода и стал играть один у него сразу пошли победы!

Чтобы ответить на его вопрос мы подготовили несколько вариантов развития ситуаций почему в танках постоянные сливы. Давайте разместим их в порядке влияния на проигрыши в World of Tanks от наиболее высокого и частого но низкого и редкого сверху вниз.

Ситуация 2. Второе место по частоте влияния на сливы в World of Tanks занимает отсутствие хорошего настроения. Как показывает практика, на настроение самое большое влияние оказывает не сама игра, а ваше окружение и люди, которые находятся рядом с вами.

Ситуация 3. Третью строчку в причинах сливов в танках занимает недостаточно богатый опыт игрока. А также использование одних и тех же стратегий на картах и танках от игры к игре.

Что делать в ситуации 3. Важно понять и трезво оценить свои текущие навыки как игрока в танки. Найдите время зайти в тренировочные бои и проверить как пробивает то или иное орудие танк, который вам плохо удается поражать в бою. В каждом бою старайтесь использовать любую стратегию, отличную от той, к которой вы привыкли. Возьмите за правило не играть по старому вообще.

Это позволит значительно снизить уровень поражений (сливов) в wot. И обогатит ваш набор тактик и стратегий при игре в танки. Кроме количества стратегий, не забывайте про качество их исполнения. Старайтесь каждый бой играть по новому и необычно.

Ситуация 4. Четвертую строчку в списке причин сливов занимает неверное понимание текущей игровой ситуации и/или неспособность быстро адаптироваться к изменениям на поле боя.

Ситуация 5. В пятой ситуации причиной слива в танках является состав взвода и его действия в бою. Игра во взводе, сформированном из техники разных классов и уровней часто приводит к сливу. Также причиной постоянных поражений может стать большая разница в уровне скилла игроков.

Что делать в ситуации 5. Старайтесь выезжать во взводные бои на технике одного уровня и класса, чтобы действовать совместно. Берите во взвод игрока того же скилла, что и вы. Часто в бою игроки взвода стараются действовать вместе. Представьте, удобно ли будет вам организовать совместные действия если ваш союзник будет на сау 10 уровня, а вы на пт-сау 3 уровня? В такой команде практически не может быть качественной отдачи от присутствия взводя а бою. Другое дело, если будет две сау 10 уровня или 2 пт-сау 3 уровня. Поразмыслите над составом взвода, чтобы действовать вместе и слаженно.

Рекомендации игрокам World of Tanks

Важно отметить, чтобы не сливаться в World of Tanks достаточно придерживаться простых рекомендаций, а именно:

Источник

Сливы за 2 минуты, как с ними бороться??

Вопрос к папкам-нагибаторам: Как себя вести в боях, где команда стадом едет на слив, либо на мурованке заседает в лесу и ждет своих чемоданов от арты по вражескому засвету.

З.Ы. Сорри за много букаФ.

Вопрос к папкам-нагибаторам: Как себя вести в боях, где команда стадом едет на слив, либо на мурованке заседает в лесу и ждет своих чемоданов от арты по вражескому засвету.

З.Ы. Сорри за много букаФ.

Вопрос к папкам-нагибаторам: Как себя вести в боях, где команда стадом едет на слив, либо на мурованке заседает в лесу и ждет своих чемоданов от арты по вражескому засвету.

З.Ы. Сорри за много букаФ.

Самое обидное, что направить это стадо в раш обычно тоже не получается. 1 танк получает плюху, остальные пугаются и начинают качельки-перестрелки. Выйти впятером на 1-2-3 танка для них, похоже, сложнейший прием.

Источник

Откуда в игре берутся длинные серий «сливов» (поражений)? Заговор Вселенной

Откуда в игре берутся длинные серий «сливов» (поражений)? Заговор Вселенной!

7 ловушек, которые готовит для вас статистическая случайность.

Случайность повсюду вокруг нас. Ее существование вселяет страх в сердца специалистов по прогнозной аналитике, потому что если процесс действительно случайный, то он непредсказуем в аналитическом смысле этого термина. Случайность означает отсутствие закономерностей, связей, упорядоченности и предсказуемости в системе.

К сожалению, случайные события часто вводят нас в заблуждение, когда в системе возникает кажущаяся упорядоченность. В моменты «статистической слабости» некоторые люди даже создают теории, объясняющие эти «закономерности». Однако, если события действительно случайные, то любая корреляция является исключительно совпадением и не представляет собой причинно-следственную связь.

Когда я учился в аспирантуре, у нас была шутка про ошибочный научный анализ данных, связанная с данной концепцией: «Две точки монотонной последовательности демонстрируют тенденцию (tendency). Три точки монотонной последовательности демонстрируют тренд (trend). Четыре точки монотонной последовательности определяют теорию (theory)». Вывод из этой шутки был ясен: остерегайтесь кажущейся упорядоченности в случайном процессе и не пытайтесь создать теорию, объясняющую случайные данные.

Предположим, у меня есть обычная монета (при ее подбрасывании орел и решка могут выпасть с одинаковой вероятностью). Ниже приведены три последовательности (каждая из которых представляет результаты 12-ти последовательных подбрасываний монеты). Какая из этих последовательностей является поддельной (т.е. набранной мной вручную на клавиатуре)?

4. ни одна из вышеперечисленных.

Результаты подбрасывания монеты обозначены следующим образом: О – орел, Р – решка.

Правильный ответ – «4) ни одна из вышеперечисленных».

Ни одна из данных последовательностей не является поддельной. Все они являются фрагментами реальной более длинной последовательности результатов подбрасывания монеты. Я признаю, что выбрал три этих фрагмента не случайно, а намеренно, чтобы попытаться запутать вас и продемонстрировать статистическую ошибку, известную как ошибка отбора. В данном примере отчетливо проявляется эффект малых чисел, который сводится к тому, что если рассматривать только 12 подбрасываний монеты, то появление любого «маловероятного» результата может заставить нас ошибочно считать его статистически значимым (неслучайным). С другой стороны, если бы в последовательности из варианта b) присутствовали только решки, как результат нескольких десятков и более подбрасываний, то в этом случае можно было бы сделать вывод, что эта последовательность действительно статистически значима (неслучайна).

Итак, давайте попробуем еще раз и рассмотрим задачу №2, в которой одна из трех последовательностей на самом деле является поддельной (я набрал ее на клавиатуре, пытаясь вручную создать случайную последовательность). Какая из этих трех последовательностей, представляющих результаты 50-ти подбрасываний монеты, является поддельной?

Чтобы получить две настоящие (неподдельные) последовательности, я использовал генератор случайных чисел. Генератор случайных чисел (используемый почти во всех средах для научного программирования) генерирует случайные числа в диапазоне от 0 до 1. Я просто присваивал событию название «О», если случайное число было равно 0,5 или больше, и «Р» – если меньше, чем 0,5.

Ответ к задаче №2… находится в конце данной статьи (к тому моменту вы, вероятно, уже догадаетесь сами).

В данной статье приведены многие интересные статистические факты о 61 лауреате премии Тьюринга. Также в статье представлена интерактивная визуализация данных, созданная с помощью инструментов компании Tableau, благодаря которой вы можете исследовать следующие данные: год рождения каждого лауреата, возраст на момент награждения, национальность, пол и… знак зодиака! Поскольку я астрофизик и data scientist, наличие знака зодиака привело меня в небольшое замешательство. Однако автор статьи признает, что это было сделано ради шутки.

Взглянув на данные, вы увидите, что 10 лауреатов из 61-го были рождены под одним определенным знаком зодиака, и только 2 из 61-го под другим знаком (на самом деле, есть два таких примера). В связи с этим возникает ряд вопросов. Имеет ли эта кажущаяся корреляция статистическую значимость? Действительно ли здесь присутствует реальная закономерность, а не случайность? Действительно ли у Козерогов в пять раз больше шансов получить премию Тьюринга, чем у Скорпионов?

Конечно же, ответом на эти вопросы является то, что статистическое распределение знаков зодиака представляет собой исключительно случайный процесс, без какого-либо астрологического (или астрономического) значения вообще. Но доказательство этого утверждения стало еще одним интересным упражнением для моего генератора случайных чисел.

10 человек или больше из 61-го рождены в каком либо одном месяце (имеют одинаковый знак зодиака).32% случаев.

2 человека или меньше из 61-го рождены в каком-либо одном месяце.80% случаев.

Отношение «максимального количества рожденных в одном месяце» к «минимальному количеству рожденных в другом месяце» равно 5 или больше.40% случаев.

Отношение «максимального количества рожденных в одном месяце» к «минимальному количеству рожденных в другом месяце» равно 4,5 или больше.49% случаев.

Следовательно, статистически обоснована и полностью ожидаема ситуация, когда мы наблюдаем 1 или 2 месяца, на которые приходятся дни рождения только двух лауреатов. Также статистически обосновано то, что в самом «популярном» месяце мы наблюдаем в 5 раз больше дней рождений, чем в наименее «популярном». Что касается первого пункта (в 32% случаев 10 человек или больше из 61-го рождены в каком-либо одном месяце), то 32% – это достаточно большой процент, поэтому неудивительно, что мы наблюдаем такое распределение в реальной жизни.

Какие выводы мы можем сделать из обсуждения данной темы? В какие ловушки мы можем попасть?

Часто мы склонны выбирать и фокусировать внимание на «наиболее интересных» результатах в наших данных, игнорируя при этом «неинтересные» случаи. Результатом такого подхода является ошибка отбора, а также «апостериорная» статистика, полученная на основе наблюдаемых фактов, а не на основе логических принципов.

Случайность может легко ввести нас в заблуждение, особенно когда мы спешим создать аналитические прогнозные модели, дающие интересные результаты.

Это похоже на парадокс дней рождения, заключающийся в следующем: вероятность того, что у 2-х человека из группы совпадают дни рождения (число и месяц), составляет приблизительно 50%, если в группе всего 23 человека. Эта переломная точка (50/50) возникает при таком малом количестве людей в группе, потому что при увеличении размера выборки, становится все меньше и меньше шансов избежать совпадения (т.е. повторяющейся структуры в случайных данных).

Люди хорошо находят корреляции в данных, но корреляция не является причинно-следственной связью.

Чем больше набор данных, тем более вероятно то, что в нем будет присутствовать «маловероятная» последовательность!

Распределение дней рождения лауреатов премии Тьюринга демонстрирует «эффект малых чисел».

Когда нас просят отличить «случайное» статистическое распределение, созданное человеком, от действительно случайного распределения, сгенерированного алгоритмом, мы склонны путать «случайность» с тем, что «выглядит, как случайность». Распределение, в котором много неповторяющихся значений, может казаться более случайным, чем распределение, где есть несколько больших повторений, но на самом деле первое распределение является менее случайным, поскольку имеет статистически нереально малую дисперсию. Т.е. мы забываем принять во внимание размер всей выборки. Например, в задаче №1 выше, в варианте b) последовательность из 11 решек после первой решки имеет вероятность, равную 1/2^11 (один раз из 2048 циклов по 12 подбрасываний), что является редким случаем, но он все же действительно имел место в моем реальном эксперименте!

Теперь вернемся к задаче №2, правильный ответ которой – #1 ).

Если ответ удивляет нас, то это происходит потому, что когда мы стараемся вручную создать случайную последовательность (без помощи объективного не предвзятого алгоритма) или определить, является ли строка данных случайной последовательностью, мы склонны попадать в некоторые ловушки, описанные выше.

Как отличить случайные последовательности от неслучайных. Экскурс в Историю.

Как на самом деле выглядит беспорядок или были ли у фашистов самонаводящиеся ракеты?

К счастью, они были щепетильны в поддержании статистики места и времени падения почти каждой бомбы, которая была сброшена на Лондон во время Второй мировой войны. С помощью этих данных, они могли бы статистически узнать, случайно ли падали бомбы на город или же они были точно направлены. Это был простой математический вопрос с очень важными последствиями.

Представьте себе на минуту, что вы работаете для британской разведки, и вам поставлена задача решения этой проблемы. Кто-то вручает вам бумажку с облаком точек на ней, и ваша задача выяснить – какая из моделей является случайной.

Давайте сделаем это на примере. Вот две модели из книги Стивена Пинкера «Лучшее в нас» (« The better angels of our nature » в оригинале – прим. перев.). Одна из моделей генерируется случайным образом, другая имитирует рисунок с натуры. Можете ли вы сказать, что есть что?

Вот объяснение Пинкера:

Тот, что слева (со сгустками, нитями, пустотами и волокнами) представляет собой массив, который был построен случайно – это звезды. Правый узор, в котором как кажется, отсутствует система – это строй, чьи позиции были образованы толчками друг от друга – это светлячки.

Верно – светлячки. Точки на правом рисунке указывают на позиции светлячков на потолке пещеры Waitomo в Новой Зеландии. Эти светлячки не располагаются как попало, они конкурируют за пищу и отталкиваются друг от друга. Они весьма заинтересованы не слипаться друг с другом.

Постарайтесь равномерно рассыпать песок на поверхность, и это должно выглядеть как правый рисунок. Вы инстинктивно избегаете мест, где вы уже насыпали песок. Случайные процессы не имеют таких предрассудков, песчинки просто падают где должны упасть и сгущаются вместе. Это больше похоже на россыпь песка с закрытыми глазами. Здесь ключевое отличие в том, что случайность – это не то же самое, что и единообразие. Настоящая случайность может прийти со скоплениями созвездий, которые нарисованы на ночном небе.

Вот еще один пример.
Представьте, что профессор попросил своих учеников подбросить монетку 100 раз. Один студент старательно выполнял задание и записывал результаты. Другой студент немного бездельник, и он решил подделать результаты бросков, вместо того чтобы проводить эксперимент. Можете ли вы определить, какой ученик бездельник?

Студент 1:
РОООРОРРРРОРРОРРРООРОРРОР
ОООРОРООРОРРООРРРРОРРРОРО
РРООРРРРРРРРОРОООООРОРОРО
РОРОРОООООРООРРРРРОРРООРО

Студент 2:
ОРРОРРОРООРРОРОРОРРООРОРР
ОРРОООРРОРРОРОРОРООРРОРРО
РОРОРОРОООРРОРОРОРООРОРРР
ОРООРОРОРОРООРРОРОРОРРООР

Сделайте паузу, подумайте.

Данные первого студента – длинные скопления, до восьми элементов в ряду. Удивительно, но это на самом деле то, что получается от случайных бросков монеты (я знаю – я сделал сто бросков монеты, чтобы получить такие данные!). В данных второго студента подозрительно отсутствуют скопления. На самом деле, за сто бросков монеты он не получил ряд из четырех или более орлов или решек подряд. Шанс что это когда-либо произойдёт около 0,1%.

Попытки узнать является ли набор чисел случайным, похожи на загадочные математические игры, но это не далеко от истины. Исследование случайных флуктуаций имеет свои корни во французской уголовной статистике девятнадцатого века. Франция была на пути стремительной урбанизации, плотность населения по городам начала расти, преступность и бедность стали острыми социальными проблемами.

В 1825 году Франция начала собирать статистические данные об уголовных делах, что, пожалуй, было первым случаем применения статистического анализа для изучения социальных проблем. Адольф Кетле был бельгийским математиком и одним из пионеров в области социальных наук. Его спорной целью было применять идеи вероятностей, используемые в астрономии, чтобы понять законы, которые управляют людьми.

При поиске в уголовной статистике закономерности, которая была найдена в астрономических наблюдениях, он настаивал, что также как существует реальное расположение звезды, также существует реальный уровень преступности. Кетле утверждал, что у “среднего человека” была статистически постоянная “склонность к преступлению”, что позволило бы создать “социальную физику”.

Идея Пуассона была гениальной и на удивление современной. Говоря на современном языке, он утверждал, что Кетле не хватало модели для его данных, он не объяснял, как на самом деле присяжные пришли к своим решениям. По Пуассону, присяжные просто ошибались. Данные, которые мы наблюдаем – об изменении убеждений, но то, что мы хотим знать – это вероятность того, что подсудимый виновен. Эти две величины не то же самое, но они могут быть связаны. В итоге, когда мы берём весь процесс во внимание, появляется определенное количество переменных присущих обвинительным приговорам, и результат этого – то, что мы видим в уголовной статистике Франции.

Постоянная частота смерти от удара лошади маловероятна. Борткевич понял, что он мог бы использовать формулу Пуассона, чтобы узнать сколько смертей мы предполагаем увидеть. Вот предсказание, в сравнении с реальными данными.

Видите, как хорошо они сочетаются? Скопления связанных с лошадьми смертей – это то, что можно было бы ожидать, если бы мы считали лошадиные удары копытами чисто случайным процессом. Случайность приходит со скоплениями.

Я решил проверить это самостоятельно. Я поискал общественно доступные данные о смертях по причине редких событий, и наткнулся на « Международный файл акульих атак », который подсчитывает случаи нападений акул на людей по всему миру. Вот данные о случаях нападений акул в Южной Африке.

Эти цифры достаточно малы, в среднем 3,75. Но сравним 2008 и 2009 годы. В один год было 0 нападений акул, а на следующий целых 6. И в 2010 их было 7. Вы уже можете представить себе как заголовки кричат: « Акулы нападают! ». Но на самом ли деле это восстание акул? Чтобы выяснить это, я сравнил данные прогноза г-на Пуассона.

Это далеко от равномерного распределения, но является ли это свидетельством точного нацеливания? На данный момент, вы можете догадаться как ответить на этот вопрос. В докладе, под названием «применение распределения Пуассона», британский статистик имени Р.Д. Кларк написал:

Распределение Пуассона имеет привычку подкрадываться во всевозможных местах, в некоторых случаях несущественно, а в других изменяя вашу жизнь. Число мутаций в ДНК и возраст ваших клеток; количество автомобилей перед вами на светофоре, или пациентов в очереди перед вами в отделение неотложной помощи; количество опечаток в каждом из моих постов в блоге; число пациентов с лейкемией в данном городе; число рождений и смертей, браков и разводов, или самоубийств и убийств в данном году; количество блох на вашей собаке.

Эти викторианские ученые научили нас, что от мирских моментов к вопросам жизни и смерти, случайность играет более сильную роль в нашей жизни, чем мы готовы признать. К сожалению, этот факт не придаёт утешения, когда карты в водопаде жизни розданы не в нашу пользу.

«Так много жизни, мне кажется, определяется чистой случайностью.» — Сидни Пуатье

Источник