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我做了一个玉之间真实安定段位计算器

之前我写过一篇文章介绍为什么 安定段位很有用。但我知道肯定还有很多人心存疑惑，比如，觉得安定段位没有意义，因为局数过少，短期波动可以获得差异极大的安定段位结果，一会儿安定杰1，一会儿又安定圣10。

谜底其实就在谜面上：局数太少，那就增加局数，减少误差、提高置信度。

但增加局数对很多人来说，又会被理解为拉长周期。这就意味着，早期的稚嫩战绩也要统计进去，导致计算依然不精确——这是在用过去的菜鸟水平、拉低现在的稳定实力、去计算偏离极大的未来期望。

所以更准确的说法是：安定段位想要达到最准确，理想情况下应该满足时间短、局数多、且本身水平已经足够稳定（排除早期学习阶段的战绩）这三个条件。

这说得不就是 大果 吗：能在半年时间内打上千个半庄，既提供了足够的数据支撑，时间又近，且不包含任何新手期战绩。

但毕竟不是人人都是大果，能在短时间内提供大量对局作为统计样本，理想情况太过理想。安定段位虽然是最有用的「单一」数据，但终究还是太「单一」了。如果引入更多维度的数据进行修正，我们就能在样本量偏小时，依然获得具有足够置信度的结论。

正巧，偶然看到了第 23 代目天凤位——小江戸緑的「天鳳鳳凰卓 真の安定段位の推定」，大致看过原理后，瞬间明白了该怎么做——只需要拿到玉之间的活跃玩家数据作为先验，就能仿照凤桌玩家真实安定算法，开发一个雀魂玉之间的版本。

而这并不难实现，因为雀魂牌谱屋已经提供了相关数据。

于是，借助 AI，我完成了基础算法，在群里小范围测试了一下，效果颇好。之后，又更进一步借助 AI Studio 做了 一个单页 Web 应用，只需要输入雀魂昵称，即可从牌谱屋抓取玉之间战绩，计算真实安定。

真实安定的核心思路

真实安定段位，是在机械初始安定的基础上，额外做了两件事情：

第一，用贝叶斯方法引入先验信息。 我从牌谱屋抓取了玉之间活跃玩家的统计数据作为先验分布。计算时，会先根据你的战绩判断你大致属于哪个水平段，再用对应的先验去修正。样本量小的时候，极端结果会被拉回来。你打了 50 局全是前两名，算出来也不会是「安定圣 50」这种荒谬数字——因为先验会告诉模型，这大概率是运气，而不是你真有那么强。

第二，用蒙特卡洛模拟给出概率分布。 与其给一个冷冰冰的数字，不如告诉你：基于现有数据，你有多大概率真实水平达到魂天，又有多大概率其实只是圣 2。模拟跑 100 万次，最终呈现的是一个置信分布图，而不是一个点估计。

随着对局数增加，模型会自动「退场」

这套算法有个自适应机制：你打的局数越多，先验的权重就越低。

200 局以下，模型帮你兜底，防止被短期波动带偏；1000 局以上，先验基本退居幕后，结果几乎完全由你的实际战绩决定。换句话说，局数少的时候，它帮你剔除噪音；局数够了，它就老老实实展示你的真实实力。

关于样本量的选择

计算器支持选择最近 500 场、1000 场或全部战绩，各有用处。

几个可能有用的功能

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