Jogadores de Ferro e Diamante aprendem campeões de forma diferente? Analisamos 7.8M+ pontos de dados em 1.2M+ partidas para descobrir como o teto de maestria e o custo de aprendizado mudam de Ferro a Mestre+.
Conjunto de Dados
Duas fontes de dados foram combinadas: a nova análise por tier (Ferro a Diamante, de blobs de partidas enriquecidos com maestria) e o conjunto de dados original de Mestre+ (530K partidas da primeira era de crawling). Isso nos dá cobertura completa em todos os 8 brackets de rank.
| Elo | Partidas | Teto Mediano | Custo Médio |
|---|---|---|---|
| Ferro | 66.893 | 6 | -10.5% |
| Bronze | 46.816 | 6 | -10.7% |
| Prata | 57.697 | 6 | -10.0% |
| Ouro | 285.392 | 6 | -8.5% |
| Platina | 141.506 | 6 | -8.7% |
| Esmeralda | 82.456 | 6 | -9.6% |
| Diamante | 14.032 | 6 | -16.6% |
| Mestre+ | 530.540 | 6 | -12.3% |
Metodologia
Curva de maestria: Para cada par (campeão, tier), calculamos o taxa de vitória em cada nível de maestria (1 a 40+), depois agregamos em buckets de 2 níveis (1-2, 3-4, 5-6, etc.) para poder estatístico. Suavização monotônica garante que a curva nunca caia.
Teto de maestria (Spearman): Usamos correlação de rank de Spearman em uma janela deslizante para encontrar o nível de maestria onde o taxa de vitória para de correlacionar com experiência.
Custo de aprendizado: Mede a penalidade de taxa de vitória por jogar um campeão abaixo do seu teto de maestria. Um custo de -8% significa que iniciantes perdem 8 pontos percentuais de taxa de vitória.
Limiares de tamanho de amostra: Baseado em análise de largura de IC binomial, requeremos 267+ jogos por bucket de maestria para precisão de +/-3pp (IC 95%).
Descoberta 1: Teto de Maestria Comprime em Elo Alto
O teto mediano de maestria é 6 em todos os tiers, mas a variância diminui dramaticamente em elo mais alto.
Nesse conjunto de dados, as curvas dos elos mais altos chegaram antes ao platô estimado. A diferença foi estatisticamente significativa (p = 0.0005).
No entanto, isso é impulsionado por ~35 campeões complexos. 80% dos campeões estabilizam na maestria 6 independente do rank.
Descoberta 2: Custo de Aprendizado é Estável Entre Ranks
Surpreendentemente, o custo de aprendizado é notavelmente consistente entre tiers, em torno de -8% mediana.
Testes U de Mann-Whitney não mostram diferença significativa entre grupos de tier (p = 0.06 a 0.18).
Campeões com Maiores Curvas de Maestria Dependentes de Rank
Alguns campeões apresentaram tetos estimados bem diferentes entre os elos. Viego chegou ao nível 26 no Ferro e ao 6 no Diamante, uma diferença de 20 níveis. O conhecimento geral do jogo pode explicar parte dessa compressão, mas a análise não isolou a causa.
Descoberta 3: Assassinos e Lutadores Têm os Maiores Tetos de Habilidade
A classe do campeão é um preditor estatisticamente significativo do teto de maestria (Kruskal-Wallis p = 0.01). Assassinos (31% com teto acima de 8) e Lutadores (26%) demoram mais para dominar, enquanto Tanques estabilizam quase imediatamente (4%).
Surpreendentemente, o custo de aprendizado é uniforme entre classes (-7.5% a -9.9%). A diferença não é quanto você perde enquanto aprende, mas quanto tempo leva para parar de perder.
Rota (top, mid, selva, etc.) NÃO é um preditor significativo (p = 0.39). Mid parece mais alta apenas porque tem mais assassinos e magos.
Teto de Maestria por Classe de Campeão (Ouro)
| Classe | Campeões | Teto Mediano | % Teto > 8 | Custo Mediano |
|---|---|---|---|---|
| Assassin | 16 | 6 | 31% | -9.9% |
| Fighter | 50 | 6 | 26% | -8.7% |
| Marksman | 28 | 6 | 25% | -7.8% |
| Mage | 36 | 6 | 19% | -7.5% |
| Support | 18 | 6 | 11% | -7.6% |
| Tank | 24 | 6 | 4% | -8.7% |
Potencial One-Trick: Campeões Que Continuam Recompensando Maestria
Um verdadeiro campeão OTP precisa tanto de um teto de maestria alto (continua melhorando após maestria 10) QUANTO de um ganho de WR significativo de mais de 10 pontos percentuais nessa jornada. Células destacadas mostram onde o sinal OTP existe para cada tier.
Cada célula mostra teto de maestria / ganho de WR de inexperiente até platô. Células destacadas indicam o sinal OTP (teto > 10 e ganho > 10pp).
Qualidade dos Dados e Limitações
Estabilidade bootstrap: O teto de maestria Spearman é inerentemente ruidoso.
Dados de Diamante: Com 140K jogos totais, dados de Diamante suportam análise de custo de aprendizado mas têm poder limitado para detectar tetos de maestria não triviais.
Dados de Mestre+: Originados da análise original de 530K partidas, fornecendo dados ricos por nível com até 150 níveis de maestria por campeão.
Sanidade da taxa de vitória: As taxas de vitória gerais em todos os tiers ficam em 49.6-49.9%, confirmando consistência interna dos dados.