Economia MR12: contadores e modelos condicionais
Em uma metade de doze rounds, um round representa 1/12 do programa, ou 8.333333%; em quinze, 6.666667%. Essa contagem não informa quanto muda a chance de vencer o mapa. Os exemplos separam formato, caixa e previsão condicional, sem documentar erro de casa ou estratégia lucrativa medida no segundo round.
A convenção segue as hipóteses do simulador CS2: leia o nível atual antes de atualizá-lo. Percentuais de mapas e compras são hipóteses, não observações calibradas. Confira configuração, caixa, equipamento conservado e horário antes de aplicar qualquer ramo.
Por Que o MR12 Amplificou a Alavancagem dos Rounds
Uma recuperação especificada de três rounds ocupa 3/12 = 25% no MR12 e 3/15 = 20% no MR15. Compara duração assumida, não lei universal. Gastos, armas salvas, outras receitas e resultados mudam a duração. Falta de caixa não obriga três derrotas nem determina handicap.
MR12: 1/12 = 8.333333%; 3/12 = 25%
MR15: 1/15 = 6.666667%; 3/15 = 20%
(1/12)/(1/15) - 1 = 25% relative change in round share
This is a count comparison, not a map-win probability.A Escada do Loss Bonus, Decodificada
Neste modelo de derrota elegível, L=0..4 seleciona 1400, 1900, 2400, 2900 e 3400. A derrota paga o nível atual e depois o aumenta até quatro. Uma vitória reduz o nível em um degrau, sem passar abaixo de zero. Não é apenas contagem de derrotas consecutivas, e o pagamento não é todo o saldo seguinte.
No início de metade do modelo, L=1. Perder a abertura paga 1900. Vencer deixa L=0, então a derrota seguinte paga 1400. Confira as regras em vez de transferir o início para todo exemplo de meio de metade ou prorrogação.
Assuma derrota inicial em L=1 e outra derrota sem gasto, outras receitas ou efeito de teto. Os pagamentos somam 1900 + 2400 = 4300. Com 100 retidos, o saldo é 4400. Isso não comprova compra específica: equipamento e decisão continuam como entradas próprias.
Mecânica de Reset da Sequência de Derrotas: O Decremento de Um Degrau
Partindo de L=4, vencer deixa L=3 e a derrota seguinte paga 2900. Duas vitórias deixam L=2, com pagamento posterior 2400. Partindo de L=2, as mesmas vitórias deixam L=0 e pagamento 1400. Preserve o nível inicial; placar sozinho não o reconstrói.
C_next = C_before - spending + eligible income
L_after_loss = min(4, L_before + 1)
L_after_win = max(0, L_before - 1)
C=4800, spending=4700, L=1, loss: C_next=2000
C=2300, spending=2200, L=2, loss: C_next=2500
Same last example + assumed plant income 800: C_next=3300Probabilidade de Break-Even dos Force Buys no Segundo Round
Compare rounds esperados em dois planos assumidos. Economizar vence o segundo com probabilidade 0.05 e tem chance incondicional 0.45 no terceiro. Ao forçar, as chances condicionais do terceiro são 0.60 após vitória e 0.15 após derrota. São hipóteses, não conversões medidas.
E_save = 0.05 + 0.45 = 0.50
E_force = p + p*0.60 + (1-p)*0.15 = 0.15 + 1.45p
p_break_even = (0.50-0.15)/1.45 = 7/29 = 24.137931%
p=0.40 => E_force=0.73 rounds
These are expected round counts, not monetary EV.A Dinâmica do Bônus de $800 por Plant da Bomba
No modelo, o bônus elegível de plant perdido de 800 é separado. No início L=1, 1900 + 800 = 2700 antes de outros ajustes; com 100 não gastos são 2800. Saldo não determina compra ou chance de vitória. Confira inventário e gasto em vez de deduzir equipamento pelo plant.
A Armadilha do Double Eco no MR12
Num exemplo binomial, assuma doze rounds independentes com chance constante 0.45. A média é 5.4; chances de até quatro e até três vitórias são 30.443200% e 13.446807%. Não é modelo calibrado de CS2: lados e economia tornam probabilidades diferentes e dependentes.
Fixe agora três derrotas e deixe nove tentativas independentes a 0.45. A média é 4.05; até quatro vitórias têm 62.142095%, até três 36.138460%. É condição de derrotas. Não prova que escolher eco as obrigue, preveja Under ou torne lucrativo o rival.
P(X<=k) = sum(C(n,j)*0.45^j*0.55^(n-j), j=0..k)
n=12: E[X]=5.40
n=9: E[X]=4.05
Independence and constant probability are assumed.Fluxo de Acompanhamento ao Vivo
Separe caixa observado, contador inicial, equipamento retido, gasto assumido, previsão e preço aceito. Se o caixa divergir, confira entradas antes de alterar chances. Saldo correto verifica estado, sem validar conversão. Preserve previsões antes dos resultados e avalie rounds posteriores comparáveis, incluindo perdas e decisões sem aposta.
Model record fields:
map / half / round / side / source time
L_before / cash_before / retained equipment
spending / eligible income / round outcome
L_after / cash_after / forecast revision
market / requested price / accepted price / statusRounds esperados e retorno de aposta respondem a perguntas distintas. Suponha preço inventado 3.80 no próximo round. O equilíbrio é 1/3.80 = 26.315789%, diferente do limiar de planejamento de dois rounds 24.137931%. Maximizar rounds não comprova expectativa positiva de um bilhete. Compare evento e preço aceito depois de fundamentar a probabilidade, sem usar o limiar como previsão da equipe.
p_break_even = 1/3.80 = 26.315789%
p=0.40 => EV=0.40*3.80-1=+52%
p=0.20 => EV=0.20*3.80-1=-24%
p_adj=0.75*0.40+0.25/3.80=0.365789474
EV_adj=p_adj*3.80-1=+39%A probabilidade 0.40 é somente hipótese. O resultado +52% é aritmética, não lucro medido. Com probabilidade 0.20, a mesma cotação dá -24%. A interpolação opcional 0.75×0.40 + 0.25×(1/3.80) produz 0.365789474 e EV +39%, não +39.08% por arredondamento prévio. É sensibilidade escolhida, não evidência bayesiana, calibração ou garantia de segurança. Resultado positivo e aposta fracionada não tornam verdadeira a probabilidade. Preserve caixa individual quando disponível. Os vetores [0,0,0,0,10000] e [2000,2000,2000,2000,2000] têm média igual e compras diferentes. Equipamentos e transferências importam. O modelo médio perde esse detalhe e sua categoria não confirma cinco compras iguais. Registre campos ausentes em vez de inventar equipamento padrão. Na revisão, guarde entrada e horário originais. Não altere a previsão depois de saber quem venceu. Separe erro de caixa, gasto, configuração e probabilidade. Uma derrota ou surpresa prevista corretamente não estima conversão estável. Use a mesma seleção para vitórias, derrotas e decisões sem aposta; avalie rounds posteriores antes de chamar o parâmetro de calibrado.
