Phân Tích Thống Kê Các Đặc Điểm Draft Trong League of Legends Xếp Hạng
Phân tích này đã khảo sát 805.355 trận xếp hạng từ tất cả các khu vực trong bốn bản vá gần nhất, tương ứng với 8.052.743 dòng người tham gia từ Iron đến Challenger. Mục tiêu là ước tính bảy đặc điểm liên quan đến draft đóng góp như thế nào vào dự đoán chiến thắng bằng cùng một khung thống kê qua các vị trí, hạng và tướng.
Để tách biệt các hiệu ứng đặc thù theo đường với các hiệu ứng rộng hơn của đội hình, các biến khắc chế và synergy được chia thành các thành phần trong đường và xuyên đường.
Phân tích theo vị trí sử dụng mô hình phân cấp hiệu ứng hỗn hợp (GPBoost) với hạng tier là biến nhóm. Phân tích theo tướng sử dụng hồi quy logistic chính quy hóa Ridge để ổn định ước tính hệ số trong các mẫu nhỏ hơn. Cả hai phân tích đều sử dụng kiểm định chéo 5-fold out-of-fold ở cấp trận đấu để ngăn rò rỉ dữ liệu.
Kết quả được trình bày trong các biểu đồ và bảng dưới đây, có thể lọc theo vị trí và hạng:
- Trọng Số Đặc Điểm Theo Vị Trí — biểu đồ thanh xếp chồng và bảng dữ liệu, lọc theo hạng
- Trọng Số Đặc Điểm Theo Tướng — biểu đồ thanh xếp chồng và bảng dữ liệu, lọc theo vị trí và hạng
Các đặc điểm có ý nghĩa gì
Chênh lệch vàng từ khắc chế đường đo chênh lệch vàng trung bình lịch sử ở phút 15 giữa tướng của người chơi và đối thủ cùng đường.
Tỷ lệ thắng khắc chế đường đo tỷ lệ thắng lịch sử của tướng người chơi trước đối thủ cùng đường.
Khắc chế toàn trận đo tổng delta tỷ lệ thắng từ 50% giữa tướng của người chơi và từng tướng trong bốn tướng địch ngoài đường.
Tương hợp toàn trận đo tổng delta tỷ lệ thắng từ 50% giữa tướng của người chơi và các tướng đồng minh, bỏ qua người đi cùng đường dưới trừ khi tương hợp đường được mô hình hóa trực tiếp.
Meta chỉ tỷ lệ thắng tổng thể của tướng cho vị trí và hạng đó.
Tỷ lệ thắng tương hợp đường chỉ áp dụng cho bot và đo tỷ lệ thắng lịch sử của cặp ADC—Hỗ trợ.
Vàng từ tương hợp đường chỉ áp dụng cho bot và đo chênh lệch vàng kết hợp ở phút 15 của cặp ADC—Hỗ trợ.
Phương pháp
Phân tích sử dụng hàm liên kết logistic (Bernoulli Logit) để mô hình hóa xác suất thắng theo hàm của bảy đặc điểm draft chuẩn hóa ở trên, với năm đặc điểm cho các vị trí ngoài bot và bảy cho bot.
"Chuẩn hóa" có nghĩa là tất cả các đặc điểm được điều chỉnh về trung bình bằng không và phương sai đơn vị trước khi mô hình được khớp. Điều này làm cho các hệ số có thể so sánh trực tiếp, mặc dù các đặc điểm gốc được đo trên các thang đo khác nhau.
Tầm quan trọng của đặc điểm được lượng hóa bằng cách chuẩn hóa giá trị tuyệt đối của các hệ số đã chuẩn hóa, biểu thị mỗi hệ số dưới dạng phần trăm của tổng độ lớn hiệu ứng trong mô hình.
Đối với phân tích theo vị trí, một mô hình phân cấp hiệu ứng hỗn hợp được khớp cho mỗi vị trí sử dụng GPBoost, với hạng tier là biến nhóm cho các hệ số chặn và độ dốc ngẫu nhiên. Phân tích theo tướng sử dụng hồi quy logistic chính quy hóa Ridge (phạt L2, C=1.0) để ổn định hệ số trong các mẫu nhỏ hơn.
Để ngăn rò rỉ dữ liệu, phân tích sử dụng kiểm định chéo 5-fold out-of-fold (OOF) phân tầng ở cấp trận đấu, đảm bảo tất cả mười người tham gia trong một trận đấu được gán vào cùng một fold và ngăn ngừa rò rỉ thông tin nội trận. Khi tính toán đặc điểm cho các trận đấu trong một fold nhất định, thống kê lịch sử chỉ được lấy từ bốn fold còn lại. P-value được tính ở cấp tổng thể bằng sai số chuẩn cluster-robust nhóm theo trận đấu, tính đến tương quan giữa mười hàng người tham gia trong mỗi trận đấu.
Ý nghĩa thống kê và tương quan đặc điểm
Ý nghĩa thống kê được báo cáo thông qua giá trị p. Kết quả được đánh dấu như sau:
- p < 0.001
- p < 0.01
- p < 0.05
- không có ý nghĩa thống kê
Phân tích cũng sử dụng Hệ số Phóng đại Phương sai (VIF) để kiểm tra tương quan giữa các đặc điểm.
VIF bằng 1 cho thấy không có tương quan với các đặc điểm khác. Giá trị trên 5 thường được coi là đáng lo ngại. Tất cả các giá trị VIF trong phân tích này đều dưới 2.
Trọng Số Đặc Điểm Theo Vị Trí — Bạc
Trọng số tổng 100% mỗi hàng. Màu sắc cho biết độ tin cậy thống kê: vàng (p<0,001), xanh lá (p<0,01), xanh dương (p<0,05), xám (không có ý nghĩa).
| Vị trí | Ctr Lane Vàng | Ctr Lane WR | Game Ctr | Synergy | Meta | Syn Lane WR | Syn Lane Vàng |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Top | 19.8% | 7.7% | 20.3% | 12.2% | 40.0% | — | — |
| Rừng | 6.4% | 4.5% | 23.9% | 15.9% | 49.3% | — | — |
| Mid | 11.6% | 10.2% | 18.5% | 16.9% | 42.9% | — | — |
| Bot | 1.8% | 9.4% | 26.2% | 16.8% | 27.0% | 15.6% | 3.3% |
| Hỗ trợ | 3.7% | 15.4% | 29.5% | 4.4% | 26.2% | 17.5% | 3.3% |
Kết luận
Thắng giai đoạn đi đường quan trọng đến mức nào?
- Chênh lệch vàng ở phút 15 là tín hiệu đáng kể tại đường trên. Ở đường giữa, mức đóng góp của chỉ số này rõ hơn tại các bậc cao.
- Cùng chỉ số đó không có ý nghĩa thống kê với ADC trong mô hình này. Hỗ trợ có một phần tín hiệu từ giai đoạn đi đường, nhưng thấp hơn các đường đơn.
Chọn tướng phù hợp với đội hình quan trọng đến mức nào?
- Nhìn chung, điều này liên quan nhiều hơn đối với đường giữa và đi rừng nhưng vẫn có ý nghĩa với các đường khác.
- Một cặp ADC + Hỗ trợ tốt hầu như không ảnh hưởng đến việc thắng giai đoạn đi đường nhưng lại ảnh hưởng đáng kể đến phần còn lại của trận đấu.
lựa chọn khắc chế đối thủ quan trọng đến mức nào?
- Khắc chế kèo đấu đường không chỉ quan trọng trong giai đoạn đi đường; tác động của khắc chế đường sau giai đoạn này còn cao hơn so với trong giai đoạn đi đường.
- Kèo đấu với các đường khác cũng có trọng số đáng kể ở nhiều vai trò và bậc xếp hạng. Trong nhiều ô, khắc chế toàn trận là yếu tố riêng lẻ lớn nhất.
Còn meta thì sao?
- Ở elo trung bình đến cao (Plat+), meta hầu như không quan trọng với ADC nhưng vẫn có ý nghĩa với các vai trò khác.
- Meta có trọng số cao hơn ở nhiều ô bậc thấp và thấp hơn trong phần lớn Gold và Platinum. Mẫu hình thay đổi theo vai trò, nên một quy tắc chung cho cả bậc sẽ phóng đại kết quả.
Những điều trên có thay đổi từ tướng này sang tướng khác không?
- Ước tính thay đổi mạnh giữa các tướng và mẫu nhỏ hạn chế những so sánh chắc chắn. Katarina, LeBlanc và Kassadin là các ví dụ mà chỉ số giai đoạn đi đường có trọng số lớn hơn nhiều tướng khác.
Tại sao Meta không xuất hiện trong bảng theo tướng
Meta không xuất hiện trong bảng theo tướng vì lý do thống kê. Khi phân tích được giới hạn trong một nhóm tướng-vị trí-hạng duy nhất, tỷ lệ thắng meta của tướng đó có cùng giá trị cho mọi trận trong nhóm. Một đặc điểm không thay đổi qua các quan sát không thể được ước tính bằng hồi quy logistic.
Vì lý do đó, đóng góp của Meta vào chiến thắng được nắm bắt trong phân tích theo vị trí, nơi các tướng khác nhau với tỷ lệ thắng meta khác nhau xuất hiện trong cùng nhóm, nhưng không xuất hiện trong phân tích theo tướng.
Sai lệch đã biết
Phân tích đã xác định một sai lệch quan trọng trong phân tích theo vị trí: tỷ lệ chọn tướng không cân bằng. Các tướng phổ biến đóng góp nhiều dữ liệu hơn đáng kể so với các lượt chọn hiếm — trong một số trường hợp lên tới 20 lần. Kết quả là, các hồi quy cấp vị trí bị ảnh hưởng không cân xứng bởi các tướng phổ biến.
Phân tích theo tướng không bị ảnh hưởng bởi sai lệch cụ thể đó, vì mỗi tướng được phân tích độc lập.