首先想说一下，长门我搬这个帖子心里还是有很大压力的，毕竟这个是贴吧dalao花了很大心思制作出来的。
作为一个搬运工，我必须得说，dalao们都辛苦了。。
现在dalao们都忙于完善这个论坛，于是乎就轮到我来搬运这个帖子啦。。。。
感谢dalao们 贴吧ID：stan_what，Windexecutor, 堕血之蓝，MJ0079，_craftG, hzhhxxxxx，文文初号机，锦字虚牖，huoyaoyuan032 的付出。
目录
2楼： 前言
第一部分：伤害的估算与命中统计
3楼： 开幕伤害伤害估算
4楼： 炮/雷击、夜战伤害估算
5楼： 擦弹与miss
6楼： 一些过去的猜测/经验公式
PS：若是有什么问题请务必提出来，我会尽快改正。
第二部分：简单易懂的舰C用
7楼：频率与概率
8楼：最低可信样本容量的确定
9楼：卡方检验的简易应用
前言：
本帖写作目的
1.为有志进行舰C数据实验的玩家，提供基础知识的参考
2.学会估算伤害，除了验证需求，还有助于推图时候阵型的选择
3.让普通玩家有一定的数据辨别能力，减少被错误数据分析结论误导的可能性
特别鸣谢： Windexecutor, 堕血之蓝，MJ0079，_craftG, hzhhxxxxx，文文初号机，锦字虚牖，huoyaoyuan032
LZ本人的学历不高，本帖基本都是向他们蹭来的学问，谨以致敬
还要感谢在写作时候给予精神和肉体支持的各位——
白兔糖，小芸老师，杏子，灭奏，（翔空）
第一部分：伤害的估算与命中统计
1. 航空战伤害估算
1.1 基本公式
＊航空战的攻击只和飞机种类，搭载数有关。与航母自身火力无关
＊搭载数为实时计算（对空迎击后的剩余飞机数）
＊航空战攻击力不受阵型，航向，损伤，*敌对空值，*制空状态影响（计算式本身不包括）
1.2 我方受伤害估算
航空战（开幕伤害）的估算关键在实时搭载数的计算，但是在当前系统下由于不同情况下对 空炮火击坠数差异太大，所以经常只能估算出一个很大的区间
＊目前对空CI的击坠公式迷雾重重，所以这里只考虑通常对空炮火的击坠量
1.2.1 首先考虑制空状态对敌机剩余数量的影响
＊制空只和制空值有关系
＊只要对方的制空是0并且发动了航空战，己方就肯定是制空确保
＊参与制空争夺的有：舰战，爆战，水爆，以及一些带有制空值的舰攻和舰爆（如天山♂友永队）
1.2.2 然后进行粗略的击坠数估算
注意除了对空CI外，对空迎击仍是随机抽取某个舰娘执行， 我个人的习惯是选取舰队内对空能力较弱的舰娘，取乱数16来估算
【旧撃坠単位】 = [ (迎击舰娘对空值 + [ 舰队対空奖励値 *阵形补正 ] ) * 0.2125 ] []内舍去小数
＊舰队对空奖励值为各舰娘装备奖励值合计
＊装备奖励値 = [ 每格内(装备対空値 *装备补正)总和]，[]内舍去小数（*）
*目前，对于舰C演算中对于小数的舍去方式没有明确的验证，但普遍认为是向下取整（直接舍去小数）
＊秋活后公式有变动
新击坠单位 = {(【旧撃坠単位】×【装备倍率】)×【乱数】}＋【撃坠保证値】 *各括号内均舍去端数
【装备倍率】还在验证中，目前初步猜想是高脚炮倍率近似1.5/每格（但是不是完全叠加），舰战 近似1.2/每格，主炮倍率补正极低（或近似1.1/每格），对空电探，机铳系数不明
＊要注意【装备倍率】和之前的【装备奖励值】是分开计算
【乱数】大成功：32/32～29/32；成功：16/32～1/32；失败：0/32
【撃坠保证値】 = {(【旧撃坠単位】×【装备倍率】)÷15} ，下限为1
（以上参考jbbs。shitaraba。net/bbs/read.cgi/netgame/13745/1400461230/436-439）
1.2.3 阀值补正
在估算出对方的实时舰载机数/区间后，利用基本公式（见1-1）计算出敌方大致的攻击力/ 区间，如果超过150阀值则需计算CAP后值，（150+√(补正前攻撃力 – 150)）
1.2.4 触接补正
CAP后需要考虑敌触接的补正（尤其是泡芙），触接倍率和敌机命中值有关，可以参考这张我方的倍率表来确定敌机的触接倍率
1.3 敌方受伤害估算
大致流程和我方所受伤害的估算相同，只有敌方对我方击坠单位的算法有不同
秋活后新击坠单位 = {(【旧撃坠単位】×【装备倍率】÷5)×【乱数】}＋【敌撃坠保证値】
＊旧击坠单位的估算，可以取对方每25点舰队制空+1架击落数来估算
＊【敌撃坠保证値】下限为0
[i=s] 本帖最后由 长门萝莉控 于 2015-1-30 20:18 编辑
2. 炮/雷击、夜战伤害估算
炮击战和雷击战的伤害公式目前已经相对明晰，一般在验证中会估算一个伤害区间。
在已知阵型和航向情况下，一般取大乱数（4/3）无暴击的计算值作为min，小乱数（2/3）有暴击的计算值作为max，但是在一些验证中会将暴击与普通伤害分开记录，这时候的伤害区间，要将普通命中和暴击分开，计算出两个区间。
伤害 = ( [ 基本攻撃力 × CAP前补正 ] × CAP后补正 – 敌装甲 × 乱数(2/3～4/3) ) × 弾薬量补正
基本攻击力参考wiki或者http://tieba.baidu.com/p/3492166909 （第25楼）
这里只提一下CAP前后的补正
CAP前补正的有：航向、阵型、损伤补正、夜战倍率（三式弹的特效算在基本攻击力里面，因此也是CAP前）
CAP后补正的有：暴击，观测（包括日战二连，弹着观测CI），彻甲弾buff（＊）
CAP值为：对潜 100 ； 昼战攻击 150 ； 夜战攻击 300
＊彻甲弾buff
目前官推只提到“有昼间效果”，携带大口径主炮+撤甲弹的战舰，对敌方重型单位有攻击/命中补正
目前大致的假设是：主主彻侦配置下有cap后攻击力补正，系数为1.07~1.08
发动对象和装甲高低无关，和舰种有关
普通命中（平A）和特殊攻击（观测）都有彻甲弾buff
目前无人验证夜战是否有效，请提督们自行取舍
＊需要注意舰C的油弹结算是每一点打完后进行的，因此在计算弹药补正的时候，同一点的昼夜战是相同的
（如第四战油弹补正时的参考量为第三战战后结算的数值，昼夜相同）
＊目前已经有舰载机厨的伤害计算器，在验证的时候是一个非常方便的估算工具
http://www.kancolle-calc.net/deckbuilder.html
3. 擦弹与miss
擦弹的具体表现为对受伤害舰造成比例伤害（范围是当前血量的6%-14%）
具体情况分两种讨论
1. 普通攻击的擦弹原因：在计算伤害公式时，防御方装甲*乱数高过攻击方的攻击力（CAP补正后）
2. 特殊攻击（包括昼战二连，CI（弹着观测射击），夜战二连，CI）被系统判定为miss后，强制转为擦弹伤害
需要注意的是，当擦弹的最终计算的伤害值<1时，系统将判定此次攻击为MISS
因此当防御侧血量<17时，特殊攻击的擦弹有几率会出现MISS的判定（16*0.06<1)，7血及以下单位擦弹伤害固定判定为miss（7*0.14<1）
因此miss的条件也有两种，一种是普通攻击的miss判定，还有一种为擦弹结算<1的miss判定
4. 一些常用的公式，系数整理
4.1 转自wiki上的公式整理
http://tieba.baidu.com/p/3492166909
4.2 待验证的，过去的一些公式猜测
命中率 = 命中项 – 回避项
命中项 = 1 + √((Lv – 1) * 5) / 100 + 装备补正 / 100
回避値≤37.5：回避项 = 回避値 / 75
回避値≥37.5：回避项 = 回避値 / (回避値 + 37.5)
（以上转自bs-arekore。at。webry。info/201409/article_7.html）
回避率 = (回避)/(回避+40)
＊疲劳值大於53的闪亮状态下，分母的40减半变成20。(50~52同样闪亮但是没效果)
＊索敌失败时，回避要再-5计算，但是不因闪亮而加倍此值。
＊敌方复纵阵时分母的40加倍变成80，也就是复纵时我方回避减半计算。同样的单横阵也发现到有命中上升的情形。
＊我方阵形对於回避率疑似没影响
＊复纵阵和单横阵同样发现到有命中上升的情形。
＊炮击战和雷击战的阵形补正不同，雷击战变成单纵阵命中最高。
＊命中率cap的猜测值为97.5%
＊闪亮疑似对於命中有加成，详细状况还不清楚。
（以上转自巴哈姆特，原作者dancougar）
当前比较可靠的索敌值计算公式：
舰爆x0.6+舰攻x0.8+舰侦x1.0+水侦x1.2+水上爆x1.0+电探x0.6+探照灯x0.5+√素索敌-司令部レベルx0.4(端数切り上げ)
第二部分 简单易懂的舰C用统计学知识
1. 频率与概率
频率在一定程度上反映了事件发生的可能性大小。尽管每进行一连串（n次）试验，所得到的频率可以各不相同，但只要 n相当大，频率与概率是会非常接近的（大数定律）。
因此，概率是可以通过频率来“测量”的, 频率是概率的一个近似。
概率是频率稳定性的依据，是随机事件规律的一个体现。
实际中，当概率不易求出时，人们常通过作大量试验，用事件出现的频率去近似概率。
因此，当某次实验中轻巡携带155炮在100次1-1中命中70次，携带203炮100次命中60次时，无法直接等价于轻巡携带155炮时命中率为70%，携带203炮时命中率为60%，因为70/100、60/100均为频率，而不是概率
＊值得注意的是，大部分舰C测试的样本数还达不到使用大数定律的条件，但是在我们对舰C的具体验证精度一般要求不是很高，所以只要满足某种条件我们就可以把测得的频率近似成概率接受
那么，究竟需要多少次实验，实验结果需要满足什么条件时，我们才可以这么做呢？
[i=s] 本帖最后由 长门萝莉控 于 2015-1-30 20:26 编辑
2. 最低可信样本容量的确定
方法1 在已知先验确定下来的概率的情况下
公式： 样本数 = ZA^2 * p *（1 – p）/d^2
【例】假设敌我均为单纵情况下回避率公式（舰船回避值）/（舰船回避值+40）可信，某舰娘估算回避率约为60%，忽略航向的影响，至少需要多少场验证才能得出比较可信的结果？
答：取95%置信区间(ZA = 1.96 , d= 0.05)，p = 0.6 计算得到值约369，也就是说，要判断这个舰娘的回避率是否符合回避率公式，至少需要369次战斗
＊对置信区间的理解：
假设某舰娘回避率为60%，95%置信区间长度（95幅）为±0.03，可以初步理解为，每次回避率实验（次数>=30）所计算出来的回避率，有95%的可能性落在57%~63%的范围内
95%置信区间长度 = =±1.96*sqrt(概率*（1-概率)/样本数)
方法二 在未知概率的情况下
【例】在未知回避率公式的情况下，如何确定在单纵阵型下的回避率？（忽略航向以及回避值些许变动的影响）
答：
1. 首先，对一组舰娘进行30次实验，统计每场战斗的回避/命中情况，计算每场战斗的回避频率（1）。取30场的回避频率均值，作为回避率的期望值μ0。
2. 然后，进行40~100次（1）步骤，记录每场回避率均值，并计算标准差，平均数。
3. 利用公式
进行检验
其中是Xbar检验样本的平均数，μ0是已知总体的平均数，S是样本的标准差，n是样本容量（实验次数）。
如果计算出的值<1.96则说明前30次实验得到的数据可靠，反之则需要参考两次实验得出的不同平均回避率，进行期望值μ0的修正。
＊此方法在统计学中为Z检验
3. 卡方检验的简易应用
3.1 卡方拟合度检验
公式：
＊其中fo为实际观察次数，fe为理论次数，~右边下标为显著性水平（通常会取0.05）括号内为自由度（由于舰C中各种随机量一般是均匀分布，所以自由度常取分类的项数减1）
＊这类检验适合在已知公式/概率的情况下，对其准确度/正确性进行验证，如果算出的实际值小于给定的卡方值，那么该实验就支持原假设，反之就拒绝原假设
【例】假设单纵六个位置被弹机会均等(1/6),现有一组被弹统计：147/153/161/171/149/149（援护算作旗舰被弹），在忽略舰自身回避差异，以及航向差异的情况下，问这组数据支持原假设还是拒绝原假设？
答：取fo分别为147/153/161/171/149/149，fe为（147+153+161+171+149+149）/6 = 155。
在显著性水平0.05，自由度为（6-1）= 5（假设中被弹为均匀分布）时，卡方值为11.07。
而通过公式计算出来的实际值为2.79<11.07，接受原假设（单纵六个位置被弹机会均等）
3.2 四格表独立性检验
公式：
＊公式中，a、b、c、d的规定要求是a和d必须呈对角线。要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。
＊这类检验适合摸索两个因素之间是否相互影响的问题。
【例】假设对空CI的发动率和船只的运无关，现有一组对两只不同运的同舰种舰船（忽略等级，航向差异），在相同测试次数下，观测到发动/不发动的次数如下，问这组数据支持原假设还是拒绝原假设？
答：列出四格表
其中：a=97；b=72；c=99；d=66；N=334；
自由度（2-1）*（2-1）= 1；取显著性水平0.05，查表知卡方值为3.84
计算得出X^2值为0.2334<3.84，该次实验支持原假设，及对空CI的发动率和船只的运无关
追记
几点有关对待数据的态度。
其之一。通过实验和取样得到的数据难免混合变数，而从混杂不清的现象中分离变数未必是容易的事情。兼之毕竟用以预测现象的数据只是先验估计和拟合，故而一生悬命地施以统计方法加以验证未必是唯一理性的途径。换言之，去除纸面上的理性而从体感入手，认真考察变量及其分布，应当是有志于从事数据分析者的一般态度。
其之零——重中之重。如无必要，勿增实体。在引入新事实或者变量之前，仔细思考其内涵、外延以及出现/被引征的典型上下文。在计算之前确立计算的合理程度、在计算之时保持证明之证明的理性，同样是施行计算工作之人的一般态度。
一言以蔽之，理性并非单纯演算之属，理性实为俯瞰演算之物。望审慎为盼。
（以上言自哲♂学大师_craftG）
搬运完毕！
希望qh大能帮忙转移到攻略区 @qhdasd
感谢搬运，辛苦了。你看看一楼的目录，我当时“第二部分：简单易懂的舰C用统计学知识”好像没打全，补一补吧，然后对于追记部分扶她G的话我个人在楼中楼里有自己的解读，毕竟扶她G那话太哲学了，哈哈
才不是变态呢 发表于 2015-1-31 16:02
感谢搬运，辛苦了。你看看一楼的目录，我当时“第二部分：简单易懂的舰C用统计学知识”好像没打全，补一补 …
Ok明白了，感谢指出{:4_125:}
补充：非常抱歉忘记把追记放进来，特此补上，感谢 @才不是变态呢 的提醒
追记
几点有关对待数据的态度。
其之一。通过实验和取样得到的数据难免混合变数，而从混杂不清的现象中分离变数未必是容易的事情。兼之毕竟用以预测现象的数据只是先验估计和拟合，故而一生悬命地施以统计方法加以验证未必是唯一理性的途径。换言之，去除纸面上的理性而从体感入手，认真考察变量及其分布，应当是有志于从事数据分析者的一般态度。
其之零——重中之重。如无必要，勿增实体。在引入新事实或者变量之前，仔细思考其内涵、外延以及出现/被引征的典型上下文。在计算之前确立计算的合理程度、在计算之时保持证明之证明的理性，同样是施行计算工作之人的一般态度。
一言以蔽之，理性并非单纯演算之属，理性实为俯瞰演算之物。望审慎为盼。
（以上言自哲♂学大师_craftG）