要评估一张卡牌的强弱，看起来简单，实则复杂，对很多卡牌爱好者来说，这可是个重要课题。卡牌的效果组合需要量化，给每张卡牌一个合理的强度数值，是搭建模型的基础。常见的方法是通过与类似卡牌对比来判断，或者参考玩家的评分。但现有的评分体系还不够完善，难以全面反映卡牌的实际强度，大家都觉得需要更科学、系统的评估方式来提高准确性和公信力。
如今进入大数据时代，应由数据主导取代模型主导，从实际胜率出发，逆向评估功能效果，更具可行性与现实意义。
强度的评判不能仅看胜率，还需结合使用率综合考量。例如二龙出水胜率或为51%，大海无量达52%，看似后者更强。但实际情况是，大海无量仅被水木高金水木高修等少数卡组采用，而二龙出水则泛用性极高，约八成掺水卡组都会携带。正因使用范围广泛，其胜率被大量样本拉向50%。尽管如此，在实际环境中，人们普遍认为二龙出水的实战影响力和整体强度明显高于大海无量，可见胜率数据并不总能准确反映真实强度。
曾见过一篇网络上的帖子，讨论门派相对胜率的问题，道理与此相似（可惜如今已难寻踪迹）。当天梯中金山寺泛滥时，其胜率自然会趋近于五成，但其他双系门派却难以抗衡，可见金山寺的整体强度明显超标。即便某个门派因特定套路短暂取得更高胜率，也未必代表其整体强度真正超越金山寺，毕竟环境压制与体系适配同样影响胜负走势。
他通过相对胜率剔除出场率干扰，我借鉴此思路，结合卡牌实际表现进行了适当调整。
符号说明如下（简单明了，便于理解）：
网络与Word兼容性不佳，接下来只需进行简单的条件概率计算即可。
计算在双方均拥有该系列卡牌的对战中，某张卡牌相较于其他卡牌的胜率表现，排除双方都持有此卡情况的影响，得出其相对优劣程度。
计算所有对局中，某卡牌相对于其他卡牌的胜率，需排除双方均拥有该卡的情况，得出其全局相对胜率。
必须假设对局匹配完全随机，排除天梯环境与段位等因素的干扰。
问题一较为简单，直接应用条件概率与全概率公式求解即可。
至此，我们得出了两个看似精巧却在实际应用中可能并无太大用处的公式。
从个人角度来看，此次调整仅对、等泛用性较高的卡牌产生较小影响，且修正幅度有限。我通过编程分析发现，当一张卡牌的绝对胜率为51%时，其使用率需达到50%，才能在内战中将相对胜率提升至52%，而在全部对局中的相对胜率提升则更为有限。
通常情况下，将绝对胜率直接等同于强度影响不大，基本可行。相对胜率虽更精确，但同样是对现实的简化，无法完全避免偏差，只能说在一定程度上更接近真实情况，两者各有局限，需结合具体情境理解。
或许仍具一定意义，至少在数学层面如此。
接下来暂不深入线性规划的具体模型，先从同样基础的费用曲线入手进行探讨。
关于卡牌使用率，我主要依据月报数据进行统计。由于延迟较久，仅整理了2020年7月之前的资料。此后虽有更新，但内容结构相似，多为数值变动，因此未深入分析后续报告。
数据中的卡牌使用率颇为有趣，不提供具体数值或计算方式，仅展示使用率的排名情况，大致顺序如下：
在之前婆婆提供的资料中，我仅发现过一次可能与之相关的详细数据。
该排名应为卡牌出现总次数除以游戏总局数得出的使用频率。
在一场具体的内战对局中，我更在意对手是否拥有与我相同的卡牌，而非其数量或使用次数。我关注的重点在于双方的相对胜率，而不是单纯计算某张卡被使用的期望频率。
卡牌使用率的计算方式可归纳为以下公式：
若数据库记录了x场对局，则共有2x个卡组，其中y个卡组包含某系列，而这y个卡组中又有z个卡组使用了该系列中的至少一张卡牌。
卡牌使用率U=z/y
卡牌所属系的出场率计算公式为Ux等于y除以两倍的x。
卡牌使用率这一表述并不准确，其真实含义更偏向于实际应用频率与场景覆盖。
若匹配到的玩家卡组包含某系列，则其拥有该卡牌的概率为U。
我不清楚他月报的具体算法，但我觉得以雷霆的数据库能力，计算这个应该并不复杂，至少我是这么认为的。
先休息几天，项目庞大，需循序渐进。
测试组名单令人费解：概率论与数理统计、小药之瞳、本喵水晶、空相丹觅、帝赤疆、海崖奔跳者、随机取名300元宝、三黄、雁子，这些名字看似杂乱无章，却暗藏玄机。