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剪刀石頭布統計

  • 石頭
  • 布
  • 剪刀

簡短回答

WRPSA 統計把有紀錄的比賽、已進行的比賽、回合、玩家出場次數、真人對真人比賽、真人對 AI 比賽、不完整紀錄,以及核准用於研究的紀錄分開計算,全部來自 WRPSA 的即時比賽紀錄。已發表的研究回答的是較狹窄的問題:一項 2014 年的實驗研究了 360 位浙江大學學生在重複進行的 6 人場次中的對戰;一篇 2019 年的論文則分析了 2007 年一款 Facebook 應用程式中超過 260 萬場比賽。這兩份資料集都無法證明存在普遍適用的開局手勢,也無法預測每一位對手。

每一個計數都需要分母;每一個行為結果都需要群體與實驗程序。

WRPSA 最新資料

採用明確分母統計的比賽記錄

這些即時總數來自 WRPSA 的官方比賽紀錄。有紀錄的比賽不一定真的打過,一個回合不會算成兩場,電腦的出拳也絕不會被當成人類的選擇。

已記錄比賽列表
6,025
已進行比賽
3,928
已進行的回合
13,231
人類參與次數
4,083
真人對真人比賽
155
真人對 WRPSA AI 比賽
3,773
沒有逐回合紀錄的已完成結果
26
符合彙總研究條件的比賽
0

統計期間為 2026年7月29日 至 2026年10月23日,依據計數規則 rps-match-research-v2。

查看方法、排除項與更正

數學基準

在單回合的對稱零和模型中,各自獨立地以 1/3 的機率選擇石頭、布、剪刀,就是一個納許均衡。面對這個混合策略,沒有任何固定的替代做法能得到更高的期望報酬。這是模型下的期望值陳述,而不是對有限場次比賽的保證。

人類資料集可能偏離獨立性或均勻選擇,但結果取決於群體、介面、誘因、資訊與實驗程序。我們查閱的研究中,沒有任何一份能支持「每位玩家都可預測或可被利用」的說法。

觀察到的動作頻率只適用於特定資料集

2014 年浙江實驗中保留下來的參與者,平均為石頭 0.36、布 0.33、剪刀 0.32,玩家之間報告的標準差分別為 0.08、0.07 與 0.06。這些是重複進行、有獎勵的實驗室場次,並非所有玩家的代表性樣本。

一個頻率估計值,只有在附上來源、樣本、觀察期間、介面與不確定性時才有用。它本身無法證明普遍的開局、某種身體上的破綻,或面對新對手時的穩定優勢。

兩個不同的研究對象群體

1. 重複的實驗室比賽(浙江大學,2014)

這項實驗招募了 360 位浙江大學學生,分成 60 個六人小組,進行 300 回合隨機配對、報酬與現金連動的比賽。排除一個小組後,保留下來的 354 位玩家平均動作頻率為石頭 0.36、布 0.33、剪刀 0.32,玩家之間的差異相當大。作者以贏-輸-平的條件反應來模擬群體的循環。這個實驗程序並未確立一條普遍的下一手規則。

Wang, Xu & Zhou (2014), Scientific Reports, doi:10.1038/srep05830

2. 一款 2007 年 Facebook 應用程式的資料集(2019 年發表)

這篇論文分析了 Roshambull Facebook 應用程式在 2007 年 5 月 23 日至 8 月 14 日間記錄的 2,636,417 場比賽。玩家可以看到一張列有對手歷史紀錄的偵察表。作者報告指出,玩家會利用這些資訊,而經驗較豐富的使用者利用得更有效,也更可能獲勝。這些結果屬於那個介面、誘因制度、時期,以及所觀察的使用者群體。

Batzilis et al. (2019), Games, doi:10.3390/g10020018

早先一項實驗報告了面對面對局中的自動模仿效應,但一項規模更大的重複研究並不支持這項結論。因此,模仿結果應被視為仍有爭議,而非公認的普遍規律。

假設性的穩定優勢如何複利累積

假設每個分出勝負的回合彼此獨立,同一位玩家贏下每個分出勝負回合的機率恆為 55%,而平手重打、不計入計算。在這個模型下:

  • 單一回合:你有 55% 的機率獲勝。
  • 三戰兩勝:你的比賽勝率會升到約 57.5%。
  • 五戰三勝:約 59.3%。

當分出勝負回合的機率恆為 60% 時,同樣的獨立回合模型給出先拿三勝的系列賽勝率為 68.3%。這些是二項系列賽的計算,並不能證明更長的賽制只衡量實力或消除了運氣。錦標賽指南把賽制視為一項事先宣布的賽事規則。

三個動作的有序序列剛好有 27 種,因為三個位置各有三種選擇,相乘就得到 27 種序列。27 種招式中的名稱是 WRPSA 編輯整理的記憶口訣;這個數量並不代表任何序列天生就有優勢。

這些數字能支持什麼、不能支持什麼

  • 我們查閱的資料集中,沒有任何一份確立了面對新對手時普遍最佳的盲目開局。
  • 浙江的實驗中出現了贏了之後重複的傾向,但論文並不保證某一位特定對手一定會重複。針對特定對手的測試,請見策略指南。
  • 輸掉之後的換手傾向,是某一個實驗室模型的一部分。請把它視為特定群體與實驗程序下的結果,而不是針對陌生對手下一手的指示。
  • 對手建模會增加假設與不確定性。心理學回顧會讓實驗室的發現始終與其樣本和程序連結在一起。

WRPSA 如何公布自己的數字

上方面板讀取 WRPSA 的官方比賽紀錄,並分別標示每一項計數。各種玩法都依照有版本的計數規則記錄每場比賽;World RPS Day 不會另外產生群體估計。研究發布需要一個凍結且經審查的版本,並附上方法、排除條件、日期與更正歷程。

資料來源

01 / 遊戲

  • 3手勢
  • 3結果
  • 9對局組合
2019 年匈牙利 WRPSA 錦標賽舞台上的選手。
WRPSA 錦標賽,匈牙利 2019。WRPSA 賽事照片

02 / 開玩

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