前言说明：
关于这份索尔艾尔达碎片(以下简称"小核")的实际掉落的研究会被分为两个部分。
上半部分也就是这篇文章会包含研究目的、过程、结论等内容。而下半部分则是涵盖了数据文件的分享、数据的说明、后续的补充等一系列内容。
本研究不做任何指导性建议，仅用于数据的讨论和交流。
研究目的：
本篇针对小核掉落的研究目的是想知道小核掉落到底是个什么情况？具体到而国服冒险岛就比较想知道，属龙是否有针对小核的掉落进行特定的调整。如果有，那么涉及的调整可能在哪些地方。
研究数据：
整个实验周期从2024年1月25日~2024年10月24日，总计274天，接近9个月的时间。记录数据包括狩猎时间、总计掉落小核的数量、面板掉落率%、两场30分钟狩猎掉落的小核数量、5转核心宝石(以下简称“V核”)总计掉落数量、两场狩猎掉落的V核心数量、部分狩猎开始时间、部分狩猎频道、连爆、分段时间与单位时间内掉落。
(部分数据会在下半部分中详细说明)
研究过程：
除少数几天外，实验过程遵循20分钟每日任务+两次30分钟狩猎，也就是总计80分钟的狩猎。20分钟的每日任务的狩猎过程较为复杂，所以它的数据将不会参与分析。两次30分钟的狩猎地图选择为桃源境：酷痕历历的冬天2。狩猎过程中平均进入1次火焰狼，2次黄门，主要是为了防止左手出现伤病。狩猎时间大部分在白天。
8月1日之前的30分钟狩猎数量平均为8000只，8月1日之后因为索尔亚努斯等因素的加入，30分钟的狩猎数量平均增加至8400只。8月31日到9月16日之间由于使用道具迎春花花语的原因，选择不进入火焰狼，平均狩猎数量为8500只。
狩猎过程以两次30分钟狩猎也就是大约16000只怪为一天数据，10天左右为一个循环(组)，一个循环内的面板掉落率%不变，平均计算小核掉落等数据。少数几组数据因为其中存在与当组平均数据差异过大的数据，而会延长时间。最后一共得到了24组数据。面板掉落率%，从低到高囊括了24%、74%、94%、96%、104%、154%、194%、204%、216%、254%、294%、314%、326%、376%。
研究道具：
好用的神圣祈祷(花24)、掉落饰品x10(装备x20x10)、联盟之幸运(联盟绿50)、聚财秘药(聚财20)、联盟神器(神器12)、内在能力(内在20)、迎春花花语(迎春花100)。
研究发现：
首先根据实验过程的面板掉落率%的配置得到的总的掉落曲线。将同一掉落率%的数据进行平均，画出整个实际掉落的曲线图，涉及实际掉落的都是以8000怪为平均。
以下为各个增加掉落率%的道具的效果：
在相同掉落率%的条件下，结果还是挺拟合的。所以其实这些道具都是有一定效果的，当然这是根据大数据的结果了。坏消息是，根据整体的掉落图来看，小核的计算公式应该是以对数函数为主体，也就是边际收益递减的一种模式。简单来说就是不断堆高面板掉落率%能够帮助提升小核的实际掉落，但是这种提升会变得越来越小。
而在这种情况下，波动的影响会随着面板掉落率%的提高而变得更加明显。这种波动的来源暂不明确，可能是来自于服务器的影响，也可能是来自于网络的波动，甚至也可能是属龙故意设计的。当面板掉落率%很低时，波动的影响可能只在25%~50%左右，也就是24%有机会获得74%掉落率的小核掉落数量，96%可以与50%，154%的掉落相差无几。而一旦叠高面板掉落率%，波动的影响甚至可以高达80%~120%，也就是204%的数据可以与94%、294%、326%的数据差不多。如下图两块小矩形，即有着相近的小核掉落数量，但其面板掉落率%有着巨大的差异。
当然，这并不是在说提高掉落率%没有用，整体的掉落图还是可以看出有明显的上升趋势。这里只是想说明一点，波动的影响的确存在，而长期的大数据记录可以将波动的影响降低。越高的面板掉落率%，有着越高的小核平均掉落。而在短期内，小核掉的多与少会在很大程度上取决于波动的影响。因此，不用盲目的责怪那些提高掉落率%的道具，而是应该直接骂属龙。
然后结合V核的数据来看，从2月27日开始正式填写到10月24日结束，总计是241天，去除掉数据搜集过程中的异常，一共是231天。
总体的掉落图可以看到，V核的掉落曲线整体非常像小核的，特别是在细节部分，那么这边可以认为V核对小核的数据可以起到一定的参考作用。
星期数据：
在9个月的长时间狩猎过程中，我很想知道一周7天的时间里，平均下来每一天的数据都差不多吗？会不会有哪一天的数据很高？哪一天的数据很低？
次坐标为平均，平均数据是将当日与当组的平均数据做离差。总体样本量为262个。这里要提醒一点的是，哪怕看起来262个数据很大，但实际分配到一周7天，每天的数据量实际只有30多个，依旧是个小样本了。
其中周三的数据有着最大的标准差与最低的平均值，说明周三的小核的平均掉落数量是最低，但是它的波动最大。也就是说在周三刷小核的话，要么爆的非常多，要么非常少，这种较为极端的情况会出现的比较频繁，但是总的掉落数量是不如其他几天的。而周二则是排第2的标准差和第2的平均，周六是第4的标准差，第1的平均。周二波动虽然比周六大一点，但是她平均掉落数量也比周六少一点。
不知道这个数据有没有和你心目中的结果一致，但估计也很难有印象，因为毕竟是7天。所以如果单看这份数据的话，能指导的价值就是告诉我们哪一天的平均掉落最多，哪一天值得去努力刷小核。当然仅供参考。
依旧是结合V核，做法与小核一样的离差，即当日减去当组平均的8000怪数据。结果如下：
次坐标为平均，这次的数据与小核就不尽相同了。V核的平均排名最高的是周二，标准差排第2，也就是周二的V核有着最高的平均掉落，但也波动非常大。而平均最低是周一，标准差为第5。周五的平均排第4，标准差最低。周五的稳定性最好，但平均掉落不算多。标准差排名最高的是周日，但是平均排第6。
下面将他们与小核的数据结合一下，结果如下：
两张图的次坐标都是小核的。标准差的图没有看出太多，但是平均的这张图可太相似了。
停机维护：
从5月30日开始有记录完整的狩猎开始时间。以此往后，我们只查看停机维护，分频道维护就略过。查看官网公告记录，一共是有12次停机维护。
周一1次，周二1次，周三6次，周四2次，周五2次。比较狩猎时间，我们需要去掉在维护前结束狩猎的4组，结果如下：
停机维护的数据太少了，几乎没有任何参考价值。
怪物数量：
在总计262天的数据中，我们有223天都有记录两场的各自掉落数据，来看看实际这两场的掉落有差多少吧？想知道知道刷怪的数量对小核爆率的影响。这里有一点要提醒的是数据基本集中在白天，而且一天的两场集中在相近的时间，几乎没有像1场白天1场晚上这种间隔超过6个小时，8个小时的。所以有些岛友可能说晚上的掉落会比白天低很多，很遗憾关于这点我没有数据。
总计223天，446个数据，同一天的两场30分钟狩猎的面板掉落率%一致。第一场总计掉落1548个，第二场总计掉落1574个。比值为0.983，误差0.833%，相似度高达99.167%。
但还不够，我想更进一步知道单次的比值与计数。也就是当天的第1场的数据比第2场的数据，以及这个比值出现过多少次。结果显示，223天中总的出现过66种比值，最低的为0.23077，最高的是6.5。
有许多的比值都只差异在小数点后第二位的，这些就以小数点后第一位为主。如0.30代表的就是0.3~0.4之间的所有比值数。黄色矩形，橙色矩形与棕色矩形代表了他们几个互为倒数。横坐标为比值，纵坐标为比值出现的次数，结果如下：
将这些比值以出现次数排列，可以发现，出现次数最多的比值为0.50，一共有26次，其次是0.80有24次，0.60有20次，比值为1则有19次。
以比值为1，0.8和1.25，0.5和2，0.5以下和2以上，作7组分界，画计数曲线图。
比值为1以下的一共有103个，而比值大于1的一共有91个。这就与之前的离散结果给我们的直觉有点不同了。之前的误差率仅为0.833%，但现在却显示第1场的数据高于第2场的仅有91天。
继续细分面板掉落率%，将总体数据分为4组：300%以上，200%~300%，100%~200%，24%~100%。在排除掉比值为1的19天的数据下，四组的比值小于1的占比情况如下图：
可以很惊讶的发现，300%以上，200%~300%，这两组的数据都大于50%，而100%~200%，24%~100%，这两组数据都小于50%。
平均4组的数据在49.67%，这说明在去掉比值为1(第一场的掉落数量与第二场一致)的数据后，第一场的小核掉落数量小于第二场的占比49.67%。换句话说，总体而言，小核的掉落受狩猎怪物的数量的影响微乎其微。在大数据下，第一场的掉落数量几乎与第二场的掉落数量不会有太大的差异。而单独查看面板掉落率%超过200%以上的数据时，小核掉落会随着狩猎数量的变多而有所提升。而单独查看面板掉落率%低于200%的数据时，小核掉落会随着狩猎数量的变多反而会有所下降。
要想对此进行验证非常困难，将分段时间的数据拿出来，一共是收集到74天，期间总计掉落1094个小核，时间从8月6日到10月24日，涉及的掉落率%为326%，216%，96%，376%，跨越8组数据。
期间涉及的一小时刷怪数量在16800~17000只，以此计算平均每分钟刷怪，将一小时划分为5个区间，每12分钟一个区间，对应的刷怪数量大约是3400怪，6800怪，10200怪，13600怪，16800/17000怪。结果如下：
96%掉落率时前3400怪平均只掉落2.27个，不知道这个结果是否符合岛友们的印象。4条曲线是呈现比较平稳的趋势，从图上几乎看不出什么结论。由于个人习惯是打完20分钟的每日原初任务之后，再开始进行两场30分钟的数据收集，所以暂不清楚这个习惯的具体影响。
可以看到增长曲线非常的波动，毫无规律可言。同样我们查看V核的第一场与第二场的离散差异。第一场的V核总计是3228个，第二场的V核则是3193个，误差是0.545%，比值为1.011，非常非常接近1。
4个区间的V核平均占比为49.66%，小核则是49.67%，两个数据非常的接近，而且非常接近0.5。总体来看，小核和V核的掉落受怪物数量的影响是一致的，即狩猎怪物的数量对小核和V核的掉落几乎没有影响。而波动较大的那几个数据可能是由于样本大小的原因导致的。
连爆数据：
这里还有岛友反应的是关于小核的掉落会集中在短时间爆很多，长时间不爆的现象。同样通过分段时间的数据，查看单次超过10分钟不爆的数据，同时检查它之后的第一个掉落的小核是在1分钟内的掉落数据(连爆)。
74天的分段数据中，单个小核掉落时间长达10分钟以上的有87个，其中为最后一个的有6个。最后一个意思为掉落过这一个后到狩猎结束的期间没有掉落。相同的掉落率%的数据经过平均后，同时查看总的连爆数据，结果如下：
326%的数据期间没有超过10分钟没爆的记录，这边就不列进来了。次坐标轴为掉落率%(黄线)。10分钟连爆概率为在掉落时间超过10分钟的小核，它掉落后的第一个小核的掉落时间在1分钟以内的概率，连爆概率为单组掉落时间在1分钟以内的小核数量占单组小核数量的概率，长时间不爆概率为单组掉落时间超过10分钟的小核数量占单组小核数量的概率。
结果还是挺明显的，10分钟连爆概率，连爆概率，这两个概率都随着掉落率%的提高而提高，长时间不爆概率则随着掉落率%的提高而降低。从图上也可以看到这一点，96%和216%的10分钟连爆概率和连爆概率的数据差不多，而376%的10分钟连爆概率相比其连爆概率，则异常的高，可以很清晰的看到蓝线有个陡峭的上升过程。侧面验证了高面板掉落率%同时会对长时间不爆和短时间连爆有突出的影响。它在降低长时间不爆概率的同时，也在提升短时间连爆的概率。所以也就是说，面板掉落率%越高，连爆的越频繁，而长时间不爆的概率也越低。
MVP数据：
稍微来看一看MVP的影响吧。今年是2月10日上的白银，5月1日掉到了青铜。第二次是7月22日上的白银，白银期间8月9日升到了黄金，10月1日掉到了青铜。去除2月10日，7月22日，这两天是在升MVP之前完成的狩猎，总的是145天。
比较MVP小核的数据与整体数据的差异，蓝色为MVP小核的数据，R方为0.7158。对于这个R方我其实是可以接受的，样本量不够多，不可量化、观测和控制的因素较多。
图上可以看到，整体数据橙色曲线会比MVP小核的蓝色曲线要高一些。如果确有其事的话，那么从盈利企业的经营角度，或者从属龙夸张的刀法上来讲，MVP的平均数据应该会在相同掉落率%的情况下拥有比整体数据更好的表现。但根据目前已有的数据来看，没有观察到此现象，至少在白银和黄金阶段没有观察到此现象。
总结：
1、小核的确会随着面板掉落率%的提高而掉落的更多，但也会在同时受到更强烈的波动的影响，导致掉落的数量呈现出不稳定的情况。这种波动的来源暂时不明。
2、一周7天的小核掉落数量的确存在区别。从目前数据来看，周三的平均掉落数量最低，同时受到的波动也最大，掉落数量最不稳定。周六的平均掉落数量最高。
3、短时间的狩猎过程中，小核的掉落会较为稳定，怪物数量对小核的掉落几乎没有影响。
4、没有观察到MVP等级对小核掉落有明显的影响，至少在白银和黄金阶段没有观察到。
5、小核的长时间不爆，短时间内集中掉落许多的现象受到面板掉落率%的影响，目前没有观察到保底机制的存在。面板掉落率%越高，短时间内连爆越频繁，长时间不掉落的概率也越低。
实验不足：
1、整个的研究周期虽然在长度上有9个月的时间，但样本量依旧不够大。一是为了防止左手出现伤病的情况，降低了每日的频率，只有两场30分钟的狩猎数据，单日的狩猎场次不够。二是受限于无轮的情况，单场的狩猎怪物数量仅在8000怪左右，单场的狩猎数量不多。
2、数据的搜集时间过于集中且单一。大多数岛友的日常游玩时间一般集中在工作日晚上，双休日一般较为分散。而这份数据搜集基本集中在白天的时间，一方面是我个人的原因，另一方面也是为了数据搜集的便捷。此外，晚上的玩家人数会比白天多很多，会对服务器的负载有着更大的考验。这也可以说是波动影响的一种，对上述的研究结论会有一定的影响。
3、数据搜集过程中的个人影响难以避免。狩猎过程整体是一个动态的过程。在记录诸如分段时间这类型的相关数据时，从看到掉落到点击计数分段之间需要时间。其他问题包括类似小核有时会掉落在地图的另一边、角落这些不易察觉的地方等等，都导致记录的数据出现细小的偏差。
以上是研究过程中遇到的最大的三个问题，当然还有其他非常多的小问题，这里就不赘述了。如果有错误和指点可以在评论区里留言，也可以加QQ交流群：三三六柒柒零零五一，交流群不买/卖货，只交流谢谢。有关数据文件的分享，对数据更多的解释，以及根据评论和留言做的更进一步的内容会在研究的下半部分提及。
关于这份索尔艾尔达碎片(以下简称"小核")的实际掉落的研究会被分为两个部分。
上半部分也就是这篇文章会包含研究目的、过程、结论等内容。而下半部分则是涵盖了数据文件的分享、数据的说明、后续的补充等一系列内容。
本研究不做任何指导性建议，仅用于数据的讨论和交流。
研究目的：
本篇针对小核掉落的研究目的是想知道小核掉落到底是个什么情况？具体到而国服冒险岛就比较想知道，属龙是否有针对小核的掉落进行特定的调整。如果有，那么涉及的调整可能在哪些地方。
研究数据：
整个实验周期从2024年1月25日~2024年10月24日，总计274天，接近9个月的时间。记录数据包括狩猎时间、总计掉落小核的数量、面板掉落率%、两场30分钟狩猎掉落的小核数量、5转核心宝石(以下简称“V核”)总计掉落数量、两场狩猎掉落的V核心数量、部分狩猎开始时间、部分狩猎频道、连爆、分段时间与单位时间内掉落。
(部分数据会在下半部分中详细说明)
研究过程：
除少数几天外，实验过程遵循20分钟每日任务+两次30分钟狩猎，也就是总计80分钟的狩猎。20分钟的每日任务的狩猎过程较为复杂，所以它的数据将不会参与分析。两次30分钟的狩猎地图选择为桃源境：酷痕历历的冬天2。狩猎过程中平均进入1次火焰狼，2次黄门，主要是为了防止左手出现伤病。狩猎时间大部分在白天。
8月1日之前的30分钟狩猎数量平均为8000只，8月1日之后因为索尔亚努斯等因素的加入，30分钟的狩猎数量平均增加至8400只。8月31日到9月16日之间由于使用道具迎春花花语的原因，选择不进入火焰狼，平均狩猎数量为8500只。
狩猎过程以两次30分钟狩猎也就是大约16000只怪为一天数据，10天左右为一个循环(组)，一个循环内的面板掉落率%不变，平均计算小核掉落等数据。少数几组数据因为其中存在与当组平均数据差异过大的数据，而会延长时间。最后一共得到了24组数据。面板掉落率%，从低到高囊括了24%、74%、94%、96%、104%、154%、194%、204%、216%、254%、294%、314%、326%、376%。
研究道具：
好用的神圣祈祷(花24)、掉落饰品x10(装备x20x10)、联盟之幸运(联盟绿50)、聚财秘药(聚财20)、联盟神器(神器12)、内在能力(内在20)、迎春花花语(迎春花100)。
研究发现：
首先根据实验过程的面板掉落率%的配置得到的总的掉落曲线。将同一掉落率%的数据进行平均，画出整个实际掉落的曲线图，涉及实际掉落的都是以8000怪为平均。
以下为各个增加掉落率%的道具的效果：
在相同掉落率%的条件下，结果还是挺拟合的。所以其实这些道具都是有一定效果的，当然这是根据大数据的结果了。坏消息是，根据整体的掉落图来看，小核的计算公式应该是以对数函数为主体，也就是边际收益递减的一种模式。简单来说就是不断堆高面板掉落率%能够帮助提升小核的实际掉落，但是这种提升会变得越来越小。
而在这种情况下，波动的影响会随着面板掉落率%的提高而变得更加明显。这种波动的来源暂不明确，可能是来自于服务器的影响，也可能是来自于网络的波动，甚至也可能是属龙故意设计的。当面板掉落率%很低时，波动的影响可能只在25%~50%左右，也就是24%有机会获得74%掉落率的小核掉落数量，96%可以与50%，154%的掉落相差无几。而一旦叠高面板掉落率%，波动的影响甚至可以高达80%~120%，也就是204%的数据可以与94%、294%、326%的数据差不多。如下图两块小矩形，即有着相近的小核掉落数量，但其面板掉落率%有着巨大的差异。
当然，这并不是在说提高掉落率%没有用，整体的掉落图还是可以看出有明显的上升趋势。这里只是想说明一点，波动的影响的确存在，而长期的大数据记录可以将波动的影响降低。越高的面板掉落率%，有着越高的小核平均掉落。而在短期内，小核掉的多与少会在很大程度上取决于波动的影响。因此，不用盲目的责怪那些提高掉落率%的道具，而是应该直接骂属龙。
然后结合V核的数据来看，从2月27日开始正式填写到10月24日结束，总计是241天，去除掉数据搜集过程中的异常，一共是231天。
总体的掉落图可以看到，V核的掉落曲线整体非常像小核的，特别是在细节部分，那么这边可以认为V核对小核的数据可以起到一定的参考作用。
星期数据：
在9个月的长时间狩猎过程中，我很想知道一周7天的时间里，平均下来每一天的数据都差不多吗？会不会有哪一天的数据很高？哪一天的数据很低？
次坐标为平均，平均数据是将当日与当组的平均数据做离差。总体样本量为262个。这里要提醒一点的是，哪怕看起来262个数据很大，但实际分配到一周7天，每天的数据量实际只有30多个，依旧是个小样本了。
其中周三的数据有着最大的标准差与最低的平均值，说明周三的小核的平均掉落数量是最低，但是它的波动最大。也就是说在周三刷小核的话，要么爆的非常多，要么非常少，这种较为极端的情况会出现的比较频繁，但是总的掉落数量是不如其他几天的。而周二则是排第2的标准差和第2的平均，周六是第4的标准差，第1的平均。周二波动虽然比周六大一点，但是她平均掉落数量也比周六少一点。
不知道这个数据有没有和你心目中的结果一致，但估计也很难有印象，因为毕竟是7天。所以如果单看这份数据的话，能指导的价值就是告诉我们哪一天的平均掉落最多，哪一天值得去努力刷小核。当然仅供参考。
依旧是结合V核，做法与小核一样的离差，即当日减去当组平均的8000怪数据。结果如下：
次坐标为平均，这次的数据与小核就不尽相同了。V核的平均排名最高的是周二，标准差排第2，也就是周二的V核有着最高的平均掉落，但也波动非常大。而平均最低是周一，标准差为第5。周五的平均排第4，标准差最低。周五的稳定性最好，但平均掉落不算多。标准差排名最高的是周日，但是平均排第6。
下面将他们与小核的数据结合一下，结果如下：
两张图的次坐标都是小核的。标准差的图没有看出太多，但是平均的这张图可太相似了。
停机维护：
从5月30日开始有记录完整的狩猎开始时间。以此往后，我们只查看停机维护，分频道维护就略过。查看官网公告记录，一共是有12次停机维护。
周一1次，周二1次，周三6次，周四2次，周五2次。比较狩猎时间，我们需要去掉在维护前结束狩猎的4组，结果如下：
停机维护的数据太少了，几乎没有任何参考价值。
怪物数量：
在总计262天的数据中，我们有223天都有记录两场的各自掉落数据，来看看实际这两场的掉落有差多少吧？想知道知道刷怪的数量对小核爆率的影响。这里有一点要提醒的是数据基本集中在白天，而且一天的两场集中在相近的时间，几乎没有像1场白天1场晚上这种间隔超过6个小时，8个小时的。所以有些岛友可能说晚上的掉落会比白天低很多，很遗憾关于这点我没有数据。
总计223天，446个数据，同一天的两场30分钟狩猎的面板掉落率%一致。第一场总计掉落1548个，第二场总计掉落1574个。比值为0.983，误差0.833%，相似度高达99.167%。
但还不够，我想更进一步知道单次的比值与计数。也就是当天的第1场的数据比第2场的数据，以及这个比值出现过多少次。结果显示，223天中总的出现过66种比值，最低的为0.23077，最高的是6.5。
有许多的比值都只差异在小数点后第二位的，这些就以小数点后第一位为主。如0.30代表的就是0.3~0.4之间的所有比值数。黄色矩形，橙色矩形与棕色矩形代表了他们几个互为倒数。横坐标为比值，纵坐标为比值出现的次数，结果如下：
将这些比值以出现次数排列，可以发现，出现次数最多的比值为0.50，一共有26次，其次是0.80有24次，0.60有20次，比值为1则有19次。
以比值为1，0.8和1.25，0.5和2，0.5以下和2以上，作7组分界，画计数曲线图。
比值为1以下的一共有103个，而比值大于1的一共有91个。这就与之前的离散结果给我们的直觉有点不同了。之前的误差率仅为0.833%，但现在却显示第1场的数据高于第2场的仅有91天。
继续细分面板掉落率%，将总体数据分为4组：300%以上，200%~300%，100%~200%，24%~100%。在排除掉比值为1的19天的数据下，四组的比值小于1的占比情况如下图：
可以很惊讶的发现，300%以上，200%~300%，这两组的数据都大于50%，而100%~200%，24%~100%，这两组数据都小于50%。
平均4组的数据在49.67%，这说明在去掉比值为1(第一场的掉落数量与第二场一致)的数据后，第一场的小核掉落数量小于第二场的占比49.67%。换句话说，总体而言，小核的掉落受狩猎怪物的数量的影响微乎其微。在大数据下，第一场的掉落数量几乎与第二场的掉落数量不会有太大的差异。而单独查看面板掉落率%超过200%以上的数据时，小核掉落会随着狩猎数量的变多而有所提升。而单独查看面板掉落率%低于200%的数据时，小核掉落会随着狩猎数量的变多反而会有所下降。
要想对此进行验证非常困难，将分段时间的数据拿出来，一共是收集到74天，期间总计掉落1094个小核，时间从8月6日到10月24日，涉及的掉落率%为326%，216%，96%，376%，跨越8组数据。
期间涉及的一小时刷怪数量在16800~17000只，以此计算平均每分钟刷怪，将一小时划分为5个区间，每12分钟一个区间，对应的刷怪数量大约是3400怪，6800怪，10200怪，13600怪，16800/17000怪。结果如下：
96%掉落率时前3400怪平均只掉落2.27个，不知道这个结果是否符合岛友们的印象。4条曲线是呈现比较平稳的趋势，从图上几乎看不出什么结论。由于个人习惯是打完20分钟的每日原初任务之后，再开始进行两场30分钟的数据收集，所以暂不清楚这个习惯的具体影响。
可以看到增长曲线非常的波动，毫无规律可言。同样我们查看V核的第一场与第二场的离散差异。第一场的V核总计是3228个，第二场的V核则是3193个，误差是0.545%，比值为1.011，非常非常接近1。
4个区间的V核平均占比为49.66%，小核则是49.67%，两个数据非常的接近，而且非常接近0.5。总体来看，小核和V核的掉落受怪物数量的影响是一致的，即狩猎怪物的数量对小核和V核的掉落几乎没有影响。而波动较大的那几个数据可能是由于样本大小的原因导致的。
连爆数据：
这里还有岛友反应的是关于小核的掉落会集中在短时间爆很多，长时间不爆的现象。同样通过分段时间的数据，查看单次超过10分钟不爆的数据，同时检查它之后的第一个掉落的小核是在1分钟内的掉落数据(连爆)。
74天的分段数据中，单个小核掉落时间长达10分钟以上的有87个，其中为最后一个的有6个。最后一个意思为掉落过这一个后到狩猎结束的期间没有掉落。相同的掉落率%的数据经过平均后，同时查看总的连爆数据，结果如下：
326%的数据期间没有超过10分钟没爆的记录，这边就不列进来了。次坐标轴为掉落率%(黄线)。10分钟连爆概率为在掉落时间超过10分钟的小核，它掉落后的第一个小核的掉落时间在1分钟以内的概率，连爆概率为单组掉落时间在1分钟以内的小核数量占单组小核数量的概率，长时间不爆概率为单组掉落时间超过10分钟的小核数量占单组小核数量的概率。
结果还是挺明显的，10分钟连爆概率，连爆概率，这两个概率都随着掉落率%的提高而提高，长时间不爆概率则随着掉落率%的提高而降低。从图上也可以看到这一点，96%和216%的10分钟连爆概率和连爆概率的数据差不多，而376%的10分钟连爆概率相比其连爆概率，则异常的高，可以很清晰的看到蓝线有个陡峭的上升过程。侧面验证了高面板掉落率%同时会对长时间不爆和短时间连爆有突出的影响。它在降低长时间不爆概率的同时，也在提升短时间连爆的概率。所以也就是说，面板掉落率%越高，连爆的越频繁，而长时间不爆的概率也越低。
MVP数据：
稍微来看一看MVP的影响吧。今年是2月10日上的白银，5月1日掉到了青铜。第二次是7月22日上的白银，白银期间8月9日升到了黄金，10月1日掉到了青铜。去除2月10日，7月22日，这两天是在升MVP之前完成的狩猎，总的是145天。
比较MVP小核的数据与整体数据的差异，蓝色为MVP小核的数据，R方为0.7158。对于这个R方我其实是可以接受的，样本量不够多，不可量化、观测和控制的因素较多。
图上可以看到，整体数据橙色曲线会比MVP小核的蓝色曲线要高一些。如果确有其事的话，那么从盈利企业的经营角度，或者从属龙夸张的刀法上来讲，MVP的平均数据应该会在相同掉落率%的情况下拥有比整体数据更好的表现。但根据目前已有的数据来看，没有观察到此现象，至少在白银和黄金阶段没有观察到此现象。
总结：
1、小核的确会随着面板掉落率%的提高而掉落的更多，但也会在同时受到更强烈的波动的影响，导致掉落的数量呈现出不稳定的情况。这种波动的来源暂时不明。
2、一周7天的小核掉落数量的确存在区别。从目前数据来看，周三的平均掉落数量最低，同时受到的波动也最大，掉落数量最不稳定。周六的平均掉落数量最高。
3、短时间的狩猎过程中，小核的掉落会较为稳定，怪物数量对小核的掉落几乎没有影响。
4、没有观察到MVP等级对小核掉落有明显的影响，至少在白银和黄金阶段没有观察到。
5、小核的长时间不爆，短时间内集中掉落许多的现象受到面板掉落率%的影响，目前没有观察到保底机制的存在。面板掉落率%越高，短时间内连爆越频繁，长时间不掉落的概率也越低。
实验不足：
1、整个的研究周期虽然在长度上有9个月的时间，但样本量依旧不够大。一是为了防止左手出现伤病的情况，降低了每日的频率，只有两场30分钟的狩猎数据，单日的狩猎场次不够。二是受限于无轮的情况，单场的狩猎怪物数量仅在8000怪左右，单场的狩猎数量不多。
2、数据的搜集时间过于集中且单一。大多数岛友的日常游玩时间一般集中在工作日晚上，双休日一般较为分散。而这份数据搜集基本集中在白天的时间，一方面是我个人的原因，另一方面也是为了数据搜集的便捷。此外，晚上的玩家人数会比白天多很多，会对服务器的负载有着更大的考验。这也可以说是波动影响的一种，对上述的研究结论会有一定的影响。
3、数据搜集过程中的个人影响难以避免。狩猎过程整体是一个动态的过程。在记录诸如分段时间这类型的相关数据时，从看到掉落到点击计数分段之间需要时间。其他问题包括类似小核有时会掉落在地图的另一边、角落这些不易察觉的地方等等，都导致记录的数据出现细小的偏差。
以上是研究过程中遇到的最大的三个问题，当然还有其他非常多的小问题，这里就不赘述了。如果有错误和指点可以在评论区里留言，也可以加QQ交流群：三三六柒柒零零五一，交流群不买/卖货，只交流谢谢。有关数据文件的分享，对数据更多的解释，以及根据评论和留言做的更进一步的内容会在研究的下半部分提及。
太猛了，给大神跪了
