이 도구에 대하여
드롭률 계산기는 시도당 드롭 확률을, 실제로 파밍할 때 중요한 확률로 바꿔줍니다: 여러 번 시도했을 때 적어도 한 번 드롭을 볼 확률과, 미획득 연속이 실제로 얼마나 불운한지를 알려줍니다. 전적으로 브라우저에서 실행되며 어떤 데이터도 기기를 떠나지 않습니다.
드롭 확률을 백분율로 입력하거나 토글을 사용해 1-in-N 비율로 입력하고, 시도 횟수 n을 함께 입력하세요. 적어도 한 번 드롭할 확률은 1 − (1 − r)ⁿ이고, 하나도 나오지 않는 미획득 연속 확률은 (1 − r)ⁿ이며, 첫 드롭까지의 기대 시도 횟수는 1/r입니다. 신뢰도 c에 도달하려면 ceil(ln(1 − c) / ln(1 − r))번의 시도가 필요하며, 50%, 90%, 99%에 대해 표시됩니다.
1% 드롭을 100번 시도하면 적어도 한 번 나올 확률은 1 − 0.99¹⁰⁰ ≈ 63.4%인데, 이것이 "기대" 100번 시도가 확실한 것과는 거리가 먼 이유입니다. 신뢰도 수치를 활용해 평균에만 의존하지 말고 몇 번을 돌려야 편안한 확률이 되는지 계획하세요.
자주 묻는 질문
왜 1%에서 100번 시도해도 드롭이 보장되지 않나요?
각 시도가 독립적이기 때문입니다. 매번 실패할 확률은 0.99¹⁰⁰ ≈ 36.6%이므로, 적어도 한 번 드롭할 확률은 약 63.4%에 불과합니다. 1/r '기대'값은 보장이 아니라 평균입니다.
신뢰도 수치는 무슨 의미인가요?
적어도 한 번 드롭을 볼 주어진 확률에 필요한 시도 횟수입니다: ceil(ln(1 − c) / ln(1 − r)). 1% 확률이라면 50% 신뢰도에 약 69번, 90%에 230번, 99%에 459번이 필요합니다.
1-in-N 드롭률은 어떻게 입력하나요?
모드 토글을 '1 in N'으로 바꾸고 N을 입력하세요 — 1-in-500 드롭이라면 500을 입력합니다. 내부적으로는 r = 1/N을 사용합니다. 백분율 모드에서는 대신 확률을 직접 입력하며, 예를 들어 0.2% 확률에는 0.2를 입력합니다.
미획득 연속 확률은 무엇인가요?
(1 − r)ⁿ, 즉 n번 시도 동안 드롭이 전혀 없을 확률입니다. '적어도 한 번' 확률의 정확한 여사건이며, 긴 불운의 연속이 실제로 얼마나 자주 일어나는지를 보여줍니다.