EXAMPLES

計算例と結果の読み方

シミュレーションは、入力の正しさと比較条件の揃え方で意味が変わります。ここでは「得意きのみ編成と料理編成を比べる」という例を使い、設定、実行、読み取り、再確認の順に説明します。

例：2つの編成を公平に比べる

フィールドの得意きのみを活かす編成Aと、食材・料理を重視する編成Bを比較するとします。編成以外まで同時に変えると、差の原因が分からなくなるため、まず共通条件を固定します。

実機の共通条件を入れる。
フィールド、得意きのみ、フィールドボーナス、いいキャンプチケット、就寝・起床、鍋容量、食材バッグ、料理種別とレシピレベルを合わせます。
編成Aを登録する。
各個体のレベル、せいかく、メインスキルLv、食材構成、サブスキル、おやすみリボン、初期げんきを入力します。
シードと試行回数を記録して実行する。
結果の平均、p5、p50、p95、標準偏差、きのみ・スキル・料理の内訳を確認します。
編成だけをBへ変更する。
共通設定、シード、試行回数は変えずに再実行します。同じ仮想抽選列を使うことで比較のノイズを抑えます。
差の理由を内訳で確認する。
合計差だけでなく、きのみ増加、料理増加、個体別寄与、曜日別推移、食材の余りや不足を見ます。

指標	意味	判断への使い方
平均	多数の仮想週で得られた総Strengthの平均。	長期的な期待値の中心として使います。
p5 / p50 / p95	下位5%、中央値、上位5%付近の境界。	悪い週・典型的な週・良い週の幅を把握します。
標準偏差	試行結果の散らばり。	同じ平均でも、安定型か上振れ依存型かを見分けます。
95%信頼区間	試行数による平均推定の不確かさ。	編成差が計算ノイズより十分大きいかを確認します。
産出元別内訳	きのみ、スキル、料理が生んだStrength。	どの戦略が差を作ったかを説明します。
個体別・曜日別	誰が、いつ、どの程度貢献したか。	げんき低下や食材不足が後半に出ていないか確認します。

きのみ由来の比率が高く、料理の成立状況に左右されにくい傾向があります。ただし、げんき低下、回収間隔、所持数上限によって実効回数は変わります。

狙ったレシピが安定して作れると料理由来Strengthが伸びます。一方、必要食材のどれかが不足すると、平均だけでなく下位分位点にも影響が表れます。

どちらが常に有利とは限りません。フィールド、レシピレベル、鍋容量、回収回数、睡眠、イベント補正によって結論が変わるため、自分の実機条件を固定した比較が重要です。

Strengthとげんきを混同しないでください。 初期げんきは個体のスタミナであり、カビゴンに既に溜まっているStrengthではありません。