От вероятности и от количества испытаний, в биномиальных схемах два параметра

Вот по математике

А чтобы не расписывать всё на бумажке можешь, в общем-то, можешь нагенерить выборку из 10000 испытаний и посмотреть их среднее

ну собственно сейчас мы примерно так и делаем.
А модели я делаю методом монте-карло.
Очень ценная инфа, спасибо, что направил.

Я не читал, тут есть инфа на статью о которой мы говорили?

Это обычно самый простой способ
Можно узнать теоретический закон распределения математического ожидания через ЦПТ, там достаточно сложная база за самим этим принципом находится, но конечная формулка не очень сложная. Из ЦПТ же следует нетривиальный вывод, что все средние эмпирические значения будут распредлены по нормальному закону

Другой вариант - воспользоваться scipy, там есть плотность и функция распределения, через неё можно двумя формулками получить теоретические значения, не прибегая к методам монте-Карло :)

пойду-ка я работать

😀

а как бы вы кор-геймплей от мета-геймплея отделили? (если именно определение давать)

кор геймплей это тот который занимает основное время и двигает игрока по очевидному прогрессу. Мета геймплей не двигает по прогрессу но скрашивает время. Это если так на вскидку

а телеграм как всегда беспощаден в сокращениях

Скрашивает время это как-то не конкретно. И кор геймплей может не двигать по прогрессу. Например в сессиюонках, если нет рейтинга, то твои игры ни по какому прогрессу тебя не двигают.

Угу

не вяжется с большинством игр такое определение

От жанра естественно зависит, для конкретных примеров игр можно довольно очевидно понять где кор, а где мета

если под определение не подходит 99% игр, то это явно плохое определение

Если еще больше упрошать то Основной и Вспомогательный

у меня основная мысль пока что в мете у тебя цель лежит вне цикла, в коре внутри цикла. если совсем упрощать. но это тоже не везде работает

это ни о чем же опять. просто названия перевели