FINDINGS FOR YOUR NEXT GAME
数据得出什么结论？
下一局，该怎么做。
先看行动建议，再看适用条件与反例。
研究成果直接呈现，完整计算与图表留在证据附件。
四家概率之和 = 100% · 对称基线 25%
先记住这几条
下一局的行动摘要
重要参考 / 理论牌情 × 暗牌风险 × 决策边界
实战概率速查表：关键牌、压制风险与残局判断
专家知识 / 结构 × 公开局势 × 行动路径
18条实战规则：从起手定位，到己方先出完
结论 → 行动 → 条件 → 证据
五项研究成果，逐条说明
双人合计 / 同局配对比较
头游方与另一方，资源和炸弹使用相差多少？
收尾结构 / 最后四次实际出牌
头游玩家最后四手，怎样走完？
五张组合 / 实际行牌轨迹
顺子与三带二：同样出五张，出牌权怎样流转？
己方头游 / 计点 × 路径 × 控制权
有点力，还要有把牌走完的路径
从领出到下一次领出 / 轮次研究
每一轮，谁拿到了下一次领出机会？
证据附件：完整数据、模型、图表与牌局核对
研究关联，不宣称必胜。 模型读取四家完整手牌，用于赛后研究。实战时其他三家的牌并不可见；策略对照不能证明“这样出就会赢”。查看方法与适用边界 ↗
01 / THE OPENING HAND
牌力，如何转化为头游机会
因素响应曲线
王 × 逢人配
两种资源共同出现时，实际头游率如何变化？
行：大小王张数 · 列：逢人配张数
每格显示头游率与人次；点击格子查看区间。空格表示无样本。
深色代表较高头游率，低于 30 人次的格子以虚线标识。
哪些因素经得起留出验证
将一个因素在同局四家之间打乱，观察预测损失增加。值越大，模型越依赖该因素。
6 次置换均值 · 单位为对数损失增加量。相关因素会分摊重要性；置换会打破部分结构约束，不能解释为因果贡献。
从开局，到第 12 个动作
校准图：横轴预测概率，纵轴实际头游率；越贴近对角线越好。两阶段对比使用同一留出子集，排除第12动作前已有头游的牌局。
02 / CONDITIONAL ADVANTAGE
优势在哪里出现，在哪里失效
候选条件边界
阈值只在训练日期中寻找，每个因素保留一个条件。以下展示留出样本中满足与不满足条件的头游率，避免全库先挑“漂亮规律”再原地验证。
每条区间为组内头游率的逐项区间；不作为组间差异显著性检验，未做多重比较校正。小样本与跨日期不稳定条件应继续积累证据。
进一步核查：不同级牌与月份，模型表现是否一致？
使用同一个冻结的开局模型和日期留出数据，未按分层重新训练。小样本结果波动较大，少于8个日期不估计区间。
个人头游与队伍头游
队友当前领先时，首次选择“过牌”或“接过出牌权”的实际结果。每位玩家只取前12动作中的第一次符合条件的机会。
U = λ · P(自己头游) + (1−λ) · P(队伍头游)
该收益函数把自己头游赋值1、队友头游赋值1−λ、对手头游赋值0，展示合作目标的权衡。队伍头游不等于整场比赛获胜；观察样本收益不是反事实策略收益，不能据此推导最优策略或纳什均衡。
未知牌的组合概率
如果自己拿到 1 张王，指定另一家至少有一张王的概率是多少？
1 − C(81 − K, 27) / C(81, 27)
K = 4 − 自己的王张数
超几何分布精确计算。假设随机均匀发牌、未进还贡、无额外信息；它描述“另一家持有王”，不描述头游概率。实际模型使用进还贡后的开局手牌。
03 / BACK TO THE TABLE
每一个结果，都回到真实牌局
| 日期 | 牌局 ID | 级牌 | 头游 | 分组 | 证据 |
|---|
RESEARCH NOTES
方法、证据与尚未回答的问题
如何保证结果可检查
- 读取正式 SQLite 活动版本；全量遍历，保留所有排除原因。
- 首手出牌后的快照补回首手牌，验证四家各27张、108张守恒；逐动作核对余牌至头游发生。
- 正则化四家条件 softmax，整局概率和为1。固定 λ = 0.03，不用留出集调参。
- 日期前75%训练、后25%验证。按日期聚类自助法给出区间，少于8日期不报告区间。
被排除牌局及原因
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