Расчет посещаемости и доходов, надо бы сделать Опции

[artross]

Проект завершен совместными усилиями artross и goleger. Благодарю ayrom и ozzer за большой вклад

Вот ссылочка: калькулятор
или вот, вариант 2

Сообщение отредактировал artross - 6.4.2010, 13:46

[OzzeR]

artross, получить более-менее похожую на реалия зависимость не сложно. Главное иметь точные фактические результаты. Поэтому для вывода зависимости я пользовался только собственными результатами.
Во-первых, нужно брать точные значения ЗР. Опыт показал, что ЗР пересчитывается не только во время треньки, а кажется, еще после расчета статистики, после возвращения игроков из сборных и, вообще, он бывало пересчитывался по непонятным мне причинам. (Хотелось бы, в идеале, услышать от лиц, которые поддерживают сам. тех процесс функционирования Бутсы, полный список событий, при которых осуществляется пересчет ЗР. Думаю, это не должно являться большим секретом ). Поэтому значения ЗР я беру именно где-то за час до генерации, а не после.
Во-вторых, нужно брать те резы, когда посещаемость не более 95% от вместимости стадика, чтобы исключить условие переполнения.
Слова Давидова, сказанные им при вводе ЗР, четко работают:

Посещаемость зависит от:
1. ЗР матча = ЗР хозяина + ЗР гостя/2
2. Цены билета
3. Дополнительных построек
4. Коэффициента турнира
5. Небольшой рандом
и естественно ограничивается размером стадиона, хотя при некоторых обстоятельствах на стадион смогут попасть больше зрителей чем он вмещает, но не стоит ожидать 30 000 зрителей на 20000ом стадионе.

Отталкиваясь от этих слов, накапливаешь по товам (чтобы по кошельку сильно не било ) стату сначала для определенной ЦБ. Получаешь уже четкую зависимость П=f(ЗР матча) для определенной цены. И так далее для очередных цен с определенным интервалом цены в 3-5 пунктов. Далее из соответствующих коэффициентов зависимостей П=f(ЗР матча) для разных цен строишь функции зависимости каждого коэффициента от ЦБ. А потом сводишь все в одну зависимость П=f(ЦБ, ЗР матча). И радуешься

Сообщение отредактировал OzzeR - 24.6.2009, 9:42

[Nika Soselia]

Отталкиваясь от этих слов, накапливаешь по товам (чтобы по кошельку сильно не било ) стату сначала для определенной ЦБ. Получаешь уже четкую зависимость П=f(ЗР матча) для определенной цены. И так далее для очередных цен с определенным интервалом цены в 3-5 пунктов. Далее из соответствующих коэффициентов зависимостей П=f(ЗР матча) для разных цен строишь функции зависимости каждого коэффициента от ЦБ. А потом сводишь все в одну зависимость П=f(ЦБ, ЗР матча). И радуешься

Приблизительно по такому пути я иду, но у мне закрался вопрос:
Допустим есть некоторая переменная которая определяет максимальное значение цены билета для данного матча. Скажем при цене в 1000 монет придет 1 болельщик. Тогда задача будет заключаться в том как найти то максимальное число ЦБ при котором стадиона заполнится на 100%, и уже от него отталкиваться.

Господа, конечно может не в ту сторону, но почему бы и нет.

[Muiron]

Приблизительно по такому пути я иду, но у мне закрался вопрос:
Допустим есть некоторая переменная которая определяет максимальное значение цены билета для данного матча. Скажем при цене в 1000 монет придет 1 болельщик. Тогда задача будет заключаться в том как найти то максимальное число ЦБ при котором стадиона заполнится на 100%, и уже от него отталкиваться.

Господа, конечно может не в ту сторону, но почему бы и нет.

А зачем оно? Оптимальное значение посещаемости стадиона всё равно в пределах 70-80 % стадиона.
Если ты хочешь найти оптимальную ЦБ при заданных ЗР хозяев и гостей, то это делается достаточно несложно математически. Нужно лишь собрать несколько сотен (хотя бы) данных о матчах, желательно с сильно отличаюмся ЗР. Нужны данные о цене билетов, ЗР хозяев, ЗР гостей (независимые), количестве зрителей/размере стадиона (желательно это сделать одной зависимой переменной). Инфраструктуру можно принять за константу (по большому счету, у подавляющего большинства она на максимальном уровне).
Вводим доп. переменную, которая означает доход от матча (ЦБ*процент посещаемости) и проводим по ней оптимизацию. Тогда легко вычисляется f (ЦБ, ЗРх, ЗРг) = Х. Где Х - оптимальная посещаемость стадиона. Отсюда элементарно находится и оптимальная ЦБ. Главная проблема - сбор статистики.
Мне кажется, что формула не просто нелинейна, но и может быть больше, чем 2-го порядка.

[Nika Soselia]

Приблизительно по такому пути я иду, но у мне закрался вопрос:
Допустим есть некоторая переменная которая определяет максимальное значение цены билета для данного матча. Скажем при цене в 1000 монет придет 1 болельщик. Тогда задача будет заключаться в том как найти то максимальное число ЦБ при котором стадиона заполнится на 100%, и уже от него отталкиваться.

Господа, конечно может не в ту сторону, но почему бы и нет.

А зачем оно? Оптимальное значение посещаемости стадиона всё равно в пределах 70-80 % стадиона.
Если ты хочешь найти оптимальную ЦБ при заданных ЗР хозяев и гостей, то это делается достаточно несложно математически. Нужно лишь собрать несколько сотен (хотя бы) данных о матчах, желательно с сильно отличаюмся ЗР. Нужны данные о цене билетов, ЗР хозяев, ЗР гостей (независимые), количестве зрителей/размере стадиона (желательно это сделать одной зависимой переменной). Инфраструктуру можно принять за константу (по большому счету, у подавляющего большинства она на максимальном уровне).
Вводим доп. переменную, которая означает доход от матча (ЦБ*процент посещаемости) и проводим по ней оптимизацию. Тогда легко вычисляется f (ЦБ, ЗРх, ЗРг) = Х. Где Х - оптимальная посещаемость стадиона. Отсюда элементарно находится и оптимальная ЦБ. Главная проблема - сбор статистики.
Мне кажется, что формула не просто нелинейна, но и может быть больше, чем 2-го порядка.

Мурион, не думал что тебя интересует этот вопрос, но то что фубкция не линейная это однозначно, и сейчас я рассматриваю y=f(x)² и y=f(x)³ . Если честно то я больше склоняюсь к первой, но с тем отличием, что размер стадиона это расстояние между ветвями параболы.
Более детально распишу после выходных.