雷撃命中検証

• https://twitter.com/kensho_buin_1/status/685361124871569408

上記のデータをもとに加法モデルにかけた。
加法モデルを用いることでグラフの形自体を回帰分析によって推定することができる。
これによりグラフの形の大まかな目安を見ることができる。

# 以下は最初の1回のみコメントを外して実行し、2回目以降はコメントアウトする。
# install.packages('gam');
# install.packages('akima')
library('gam');
data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Downloads\\5-4sensui4 - 5-4sensui4.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装)
result <- gam(命中可否 ~ s(検証艦Lv) + s(雷装) + s(装備命中) + s(合計改修値) + s(運) + s(敵回避), gaussian, data);
summary(result);
par(mfrow = c(2, 3))
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[1])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[2])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[3])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[4])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[5])
plot(result, terms = attr(terms(result), 'term.labels')[6])

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mSzicAamKnwtbaBomgxCZZSa74pkZwwVv94QbsH48dY/edit#gid=2030123014

↑データで命中可否について線形回帰 (検証艦Lv,√検証艦Lv),(雷装,√雷装),(敵回避,√敵回避)の組み合わせで各8パターン

陣形については、0,1,2の3要素があったので陣形1と陣形2についてフラグ化

他の変数は装備命中,I(改修1 + 改修2),運

一番フィットしていたモデルは√検証艦Lv,√雷装,敵回避の組み合わせで、そのモデルに対してステップをかけたのが次式

命中率 = 0.021 × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + 0.0019 × 運 - 0.041 × 陣形2 - 0.0056 × 敵回避 + 0.57

この結果からだと、雷装は√で命中率を上昇させ、陣形2の時は命中率が下がってるっぽい

data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\雷撃戦\\5-4sensui5 - 5-4sensui5.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装, 陣形1 = 1 * (data$陣形 == 1), 陣形2 = 1 * (data$陣形 == 2))
attach(data)

#組み合わせ
#
#雷装そのまま	検証艦Lv	√検証艦Lv
#	敵回避	TS1		TS2
#	√敵回避TS3		TS4
#
#√雷装		検証艦Lv	√検証艦Lv
#	敵回避	TS5		TS6
#	√敵回避TS7		TS8

TS1.lm <- glm(命中可否 ~ 検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian)
summary(TS1.lm)
TS2.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian)
summary(TS2.lm)
TS3.lm <- glm(命中可否 ~ 検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS3.lm)
TS4.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS4.lm)
TS5.lm <- glm(命中可否 ~ 検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian)
summary(TS5.lm)
TS6.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian)
summary(TS6.lm)
TS7.lm <- glm(命中可否 ~ 検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS7.lm)
TS8.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS8.lm)

AIC(TS1.lm)
AIC(TS2.lm)
AIC(TS3.lm)
AIC(TS4.lm)
AIC(TS5.lm)
AIC(TS6.lm)
AIC(TS7.lm)
AIC(TS8.lm)

TS6.st <- step(glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 陣形1 + 陣形2+ 敵回避, family=gaussian))
summary(TS6.st)

AIC(TS6.st)

一番フィットしていたものにステップをかけると

命中率＝(0.023 - 0.0088 × 陣形2) × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + (0.0011 + 0.00034 × 陣形1) ×　運 - 0.011 × 陣形1 + 0.038 × 陣形2 - 0.00056 × 敵回避 + 0.56

data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Documents\\艦これ\\雷撃戦\\5-4sensui5 - 5-4sensui5.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装, 陣形1 = 1 * (data$陣形 == 1), 陣形2 = 1 * (data$陣形 == 2))
attach(data)

#組み合わせ
#
#雷装そのまま	検証艦Lv	√検証艦Lv
#	敵回避	TS1		TS2
#	√敵回避TS3		TS4
#√雷装		検証艦Lv	√検証艦Lv
#	敵回避	TS5		TS6
#	√敵回避TS7		TS8

TS1.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避, family=gaussian)
summary(TS1.lm)
TS2.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) *  (陣形1 + 陣形2) + 敵回避, family=gaussian)
summary(TS2.lm)
TS3.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS3.lm)
TS4.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS4.lm)
TS5.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避 , family=gaussian)
summary(TS5.lm)
TS6.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避, family=gaussian)
summary(TS6.lm)
TS7.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS7.lm)
TS8.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + sqrt(敵回避), family=gaussian)
summary(TS8.lm)

AIC(TS1.lm)
AIC(TS2.lm)
AIC(TS3.lm)
AIC(TS4.lm)
AIC(TS5.lm)
AIC(TS6.lm)
AIC(TS7.lm)
AIC(TS8.lm)

TS6.st <- step(glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運) * (陣形1 + 陣形2) + 敵回避, family=gaussian))
summary(TS6.st)

AIC(TS6.st)

5-4潜水雷撃命中集計結果。条件は、｢cond33-52、小破もしくは小破未満、･燃料弾薬消費無視｣です。びいかめさんとうみゃさんに推定していただいたデータの加工前(赤版ログ)になります。ダウンロードパスなし。

http://ux.getuploader.com/buin_kensho/download/13/5-4%E6%BD%9C%E6%B0%B4%E9%9B%B7%E6%92%83%E5%91%BD%E4%B8%AD%E5%85%A8%E9%9B%86%E8%A8%88%E7%B5%90%E6%9E%9C.xlsx

上記びいかめさんとうみゃさんの推定に使われたデータについて補足。命中可否は、0:miss、1:hit を、陣形は、0:単縦、1:複縦、2:輪形 を表します。

また、5-4潜水雷撃命中検証のスプレリンクがこちら。

https://docs.google.com/spreadsheets/d/13EolxKDN8sXTE8R1fmRxTznCLqNJuQl9N0Rcw0hRmCs/edit?usp=sharing

うみゃさんの推定から陣形補正が乗算の可能性があるということで、敵回避も陣形補正の乗算に含めました。 データはうみゃさんの推定と同じものを使用しています。最後の結果の画像だけ貼り付けています。

最もフィットしていたモデルにステップをかけ、得られたモデルからp値が0.55あった陣形2を除いた命中推定式を、以下に示します。

命中率＝(0.023 - 0.0079 × 陣形2) × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + (0.0011 + 0.00035 × 陣形1) ×　運 - 0.011 × 陣形1 -(0.0060 - 0.00078 × 陣形2) × 敵回避 + 0.58

data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Dropbox\\Kancolle\\5-4sensui5.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装, 陣形1 = 1 * (data$陣形 == 1), 陣形2 = 1 * (data$陣形 == 2))
attach(data)
#雷装そのまま	検証艦Lv	√検証艦Lv
#	敵回避	TS1		TS2
#	√敵回避	TS3		TS4
#√雷装		検証艦Lv	√検証艦Lv
#	敵回避	TS5		TS6
#	√敵回避	TS7		TS8
TS1.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避)  * (陣形1  + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS1.lm)
TS2.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避 ) *   (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS2.lm)
TS3.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS3.lm)
TS4.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS4.lm)
TS5.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS5.lm)
TS6.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS6.lm)
TS7.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS7.lm)
TS8.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+  sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS8.lm)
AIC(TS1.lm)
AIC(TS2.lm)
AIC(TS3.lm)
AIC(TS4.lm)
AIC(TS5.lm)
AIC(TS6.lm)
AIC(TS7.lm)
AIC(TS8.lm)
TS6.st <- step(glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 敵回避)  * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian))
summary(TS6.st)
AIC(TS6.st)
TS9.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 敵回避 + 陣形1 + sqrt(検証艦Lv):陣形2 + 運:陣形1 + 敵回避:陣形2,family=gaussian)
AIC(TS9.lm)
summary(TS9.lm)

雷撃命中における、残燃料弾薬の影響について検証を行った。

残燃料弾薬100%~20%まで、20%刻みでそれぞれ約600件の多重比較で帰無仮説採択。

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1E0-Yw7Tkrc3wIu94CRCp5F8UZ4HjKAAx8zahLp7RVpw/edit?usp=sharing

Buin kenshoさんの雷撃命中データをもとに、砲撃命中推定式の形式に合わせた雷撃命中率の式を推定しました。 

推定命中率(キャップ0.9691) =
+ 0.9272
+ 0.02178 * sqrt(Lv - 1)
+ 0.002058 * 艦娘雷装
+ 0.001518 * 装備雷装
+ 0.009017 * 装備命中
+ 0.02014 * (sqrt(改修値1) + sqrt(改修値2))
+ 0.001463 * 運
- if (回避値 < A, 回避値 / (2 * A), 回避値 / (回避値 + A))

A = 単縦: 37.40, 複縦: 37.16, 輪形: 32.77

• https://twitter.com/Xe_UCH/status/700169825121804288

Buin kensho 曰く:

うみゃさんの推定から陣形補正が乗算の可能性があるということで、敵回避も陣形補正の乗算に含めました。

データはうみゃさんの推定と同じものを使用しています。最後の結果の画像だけ貼り付けています。

最もフィットしていたモデルにステップをかけ、得られたモデルからp値が0.55あった陣形2を除いた命中推定式を、以下に示します。

命中率＝(0.023 - 0.0079 × 陣形2) × √検証艦Lv + 0.028 × √雷装 + 0.0058 × 装備命中 + 0.0054 × I(改修1 + 改修2) + (0.0011 + 0.00035 × 陣形1) ×　運 - 0.011 × 陣形1 -(0.0060 - 0.00078 × 陣形2) × 敵回避 + 0.58

data <- read.csv('C:\\Users\\Master\\Dropbox\\Kancolle\\5-4sensui5.csv', fileEncoding = 'UTF-8');
data <- data.frame(data, 雷装 = data$素雷装 + data$装備雷装, 陣形1 = 1 * (data$陣形 == 1), 陣形2 = 1 * (data$陣形 == 2))
attach(data)
#雷装そのまま	検証艦Lv	√検証艦Lv
#	敵回避	TS1		TS2
#	√敵回避	TS3		TS4
#√雷装		検証艦Lv	√検証艦Lv
#	敵回避	TS5		TS6
#	√敵回避	TS7		TS8
TS1.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避)  * (陣形1  + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS1.lm)
TS2.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避 ) *   (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS2.lm)
TS3.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS3.lm)
TS4.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + 雷装 + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS4.lm)
TS5.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS5.lm)
TS6.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命

中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ 敵回避) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS6.lm)
TS7.lm <- glm(命中可否 ~ (検証艦Lv + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+ sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian)
summary(TS7.lm)
TS8.lm <- glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運+  sqrt(敵回避)) * (陣形1 + 陣形2) , family=gaussian)
summary(TS8.lm)
AIC(TS1.lm)
AIC(TS2.lm)
AIC(TS3.lm)
AIC(TS4.lm)
AIC(TS5.lm)
AIC(TS6.lm)
AIC(TS7.lm)
AIC(TS8.lm)
TS6.st <- step(glm(命中可否 ~ (sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 敵回避)  * (陣形1 + 陣形2), family=gaussian))
summary(TS6.st)
AIC(TS6.st)
TS9.lm <- glm(命中可否 ~ sqrt(検証艦Lv) + sqrt(雷装) + 装備命中 + I(改修1 + 改修2) + 運 + 敵回避 + 陣形1 + sqrt(検証艦Lv):陣形2 + 運:陣形1 + 敵回避:陣形2,family=gaussian)
AIC(TS9.lm)
summary(TS9.lm)

上記の推定について補足。

1.雷装の扱いについて。

2.改修の扱い。

結論

1:雷装値は素雷装と装備雷装を独立して説明変数として扱うより、雷装=素雷装+装備雷装として、雷装を説明変数として扱う方が評価がよかった。

2:改修1=1スロット目の装備の改修値のように、改修1，2を置くとき、I(改修1+I改修2)よりも、I(sqrt(改修1)+sqrt(改修2))としたほうが評価がよかった。

AICによる各モデルの比較は画像参照のこと。

雷撃命中検証のここまでの進捗

これまでの雷撃戦命中検証から言えそうなこと。(変更の可能性あります)

雷撃命中に影響のある要素

･Lv、雷装値、装備命中、改修値、運、敵回避

雷撃命中に影響しない要素

･残燃料残弾薬

また、以下が検証中?の項目です。(変更の可能性あります)

･雷撃命中の自陣形毎の命中キャップ、キラ補正量、赤疲労補正量、雷撃命中推定式、敵陣形、交戦形態

雷撃命中推定式はXe氏が交戦形態まで含めて、次のように示しています。Xe氏による雷撃命中推定式

こちらはXe氏の砲撃戦命中推定式のモデルに近いものに(特に回避と敵陣形の部分)しているようです。

一方で、このフォーラム中の推定式では、素雷装と装備雷装を一緒に雷装という説明変数にしており、異なる点もあります。

雷撃命中推定式について

これまでの雷撃命中推定式は、以前募集、集計した5-4潜水ルートの雷撃戦ログを分析して得たものです。5-4では敵陣形が単縦･複縦･輪形しかないので、すべての敵陣形が現れる4-2の潜水艦雷撃戦ログを使って分析しようと考え、データ募集する予定です。

また、潜水艦以外の雷撃命中ですが、ひとまずデータ収集が容易な潜水艦で推定式を立て、その後他の艦種で実測との差を見るという流れで進めようと考えています。

ご指摘などあれば、次の連絡先: https://twitter.com/kensho_buin_1 もしくはこのフォーラムにてお願いします。

雷撃命中への敵陣系の影響について

5-4で調べられなかった、敵陣形が梯形陣、単横の場合について4-2で調査しました。比較条件は編成装備固定、ほぼLv99固定。(但し、ローテーションの関係上168と401はLv150がまざる)自陣形単縦。敵回避30。ソース(http://ux.getuploader.com/buin_kensho/download/23/4-2%E9%9B%B7%E6%92%83%E5%91%BD%E4%B8%AD%E6%95%B5%E9%99%A3%E5%BD%A2.xlsx)

結果:画像参照のこと。群1-5が単横、単縦、梯形、複縦、輪形の順で対応。

結論:単横梯形と単縦複縦輪形で差は確認できました。命中キャップの関係で単縦、複縦、輪形で差が見られなかったのは残念です。他の敵回避の条件では件数不足でした。

http://ja.kancolle.wikia.com/wiki/%E3%82%B9%E3%83%AC%E3%83%83%E3%83%89:617#8

について補足

Shun kancolle氏の自陣形別の雷撃命中検証(cond47-49)について、カイ二乗検定による多重比較をおこなった。

･1群:単縦陣

･2群:複縦陣

･3群:梯形陣

･4群:輪形陣

･5群:単横陣

他はすべて調整後p値<0.05で帰無仮説棄却。

以上より、自陣形別命中率は

(単縦陣、複縦陣)>梯形陣>輪形陣>単横陣の順に命中率が低下していると考えられる。

雷撃命中率への攻撃艦.損傷状況の影響について

以前集計した、5-4潜水ルートのログ(cond33-52)を中破大破のグループ、小破小破未満のグループの2つに分け、命中率を比較した。結果として、変化はなさそうでした。( ※訂正しました。以前の差がありそうというのは、閉幕不発を誤って集計してしまってました。申し訳ございません。)

以前定例会に出したけど、このスレにはリンクないので再掲

雷撃命中への残弾薬残燃料の影響について

https://goo.gl/yeIsgj

結論:影響はなさそう

※備考 5-4潜水ログでも確認したが影響はなさそうだった

Xeさんによると運が雷撃回避率に影響があるかもしれないとのことだったので無疲労軽空母単艦1-2-1で被弾データを取りました。

結果雷撃砲撃ともに運の影響は確認できませんでした。1-2-1の敵艦が運1固定で特殊なのでエリート潜水艦での追試予定です。(http://ux.getuploader.com/kanokiba/download/137/UnRaigekiKaihi121.xlsx, https://twitter.com/noratako5/status/743045477218680832, https://twitter.com/noratako5/status/743045477218680832)

雷撃回避率と運の関係を調べるため今度は1-6-1の運10のエリカで検証しました。

結果は有意差が出なかったものの若干差がついたのでもっと運の高い6-4-1ソ級での検証が必要です。(http://ux.getuploader.com/kanokiba/download/138/UnRaigekiKaihi161.xlsx, https://twitter.com/noratako5/status/744496484985372672)

雷撃回避率と運の関係を調べるため今度は6-4-1の運45の梯形フラソで検証しました。

結果は、無疲労回避64単艦の回避率運13で33.8%(223/660)、運41で35.8%(220/614)で差が小さく敵の運が高いほど差がでかいかというとそんなこともなさそうでした。(http://ux.getuploader.com/kanokiba/download/139/UnRaigekiKaihi641.xlsx, https://twitter.com/noratako5/status/746665345872629761, https://twitter.com/noratako5/status/746665953488842752)

ただ毎回微妙に幸運艦の方が少しだけ避けるのでとても微弱な影響はある可能性があり、低回避艦で実験できれば差がはっきり出る可能性があります。

警戒陣にて　敵の位置による与雷撃命中率が変わってるような挙動が見られた

由良改二　 LV95~99 運16 装備なし雷装　80 甲標的４式ソナー三式爆雷投射機　２５ｍｍ三連機銃★9～10　cond53~ 味方陣形　警戒陣　 敵陣形　単縦or副縦　交戦形態ランダム イ級後期型（随伴2～4）相手に298/307 命中　97.06%

ツ級elite（旗艦）相手に78/123 命中　63.41%

試行回数が少ないが　敵の回避の差だけでは説明が付かない顕著な差が見られた

攻撃側が警戒陣で　敵旗艦　または　旗艦同士では雷撃命中率に下降補正がかかる可能性がある

生データ [[1]]