本文对雀渣国标平台6889个账号自开服以来进行的10.96万个全庄、177万个小局的对局数据进行统计，以期总结出国标麻将主要技术指标与战绩的数量关系。主要分析结论如下：
一、技术指标与战绩的相关性分析
(一)分析方法
在全量数据中，筛选出对局数在2000个小局以上的账号，按照平均顺位、平均标准分等战绩类指标在雀渣玩家整体排名的百分位进行排序。
其中玩家萌新99的在各项战绩指标排名前10%的基础上，总局数断层领先，战绩的置信度最高，实力分档为萌新99，其余各档分档标准如下表：
(二)和牌率对战绩起决定性作用
和牌率越高，平均盘分(即局收支)越高，战绩越好。和牌率与平均顺位的相关系数高达-0.95，平均盘分与平均顺位的相关系数更是达到-0.97。当一个玩家局数足够多时，可以用和牌率或者平均盘分直接衡量他的水平。
(三)放铳率对战绩影响极小
尽管从面板数据上来看，战绩越好的玩家放铳率越低，但由于战绩好的玩家都有更高的和牌率，所以“放铳率越低战绩越好”的结论并不符合逻辑。
对“不和牌时放铳率”进行分析发现，所有战绩分段该项数据的平均值都在23%-24%左右，尽管高分段玩家平均数值略低，但具体玩家的数值分布非常离散，可以说与战绩几乎没有相关性。“不听牌时放铳率”指标与“不和牌时放铳率”非常类似。
值得注意的是，“放铳时听牌率”指标则与战绩呈现出比较明显的正相关性，笔者大胆猜测，如果平台统计了“放铳时平均向听数”，该指标与战绩也会呈现较高的相关性。
(四)副露率只反映牌风，与战绩关系不大
从各战绩分段的平均数来看，高分段玩家的平均副露率、平均副露组数都略低于低分段玩家，但数据非常离散，副露率、副露组数本身与战绩指标的相关性很小。
值得注意的是，在相同副露组数下，高分段玩家的听牌率、和牌率均高于低分段玩家，说明高分段玩家并没有“倾向门清”，而是副露效率更高，笔者认为，如果平台统计“X副露瞬间听牌率”，更能够显示玩家的副露合理性。
将玩家按照副露率/副露组数在全体玩家的百分位排序，分为五档，分析发现，“均衡型”、“偏门清”风格的玩家(即副露率61%-67%，平均副露组数1.00-1.10)平均战绩更好，高分段玩家占比最高。而“超副露”风格的玩家平均战绩最差。
(五)小番快和是正道
高分段玩家的平均和牌番数、16番、24番、30番以上率均低于低分段玩家，而平均和牌巡目快于低分段玩家。笔者认为，如果平台能够统计“平均听牌巡目”，可能与战绩指标的相关性更强。
按照玩家平均和牌番数、平均和牌巡目在全体玩家的百分位将玩家速度风格分为 9类，高分段玩家更多集中在“快速屁和”、“中速均衡”，而“低速做大”则大量集中在萌新33以下分段。
(六)番种只是工具，与战绩相关性不大
对各分段玩家和牌时主要番种出现率分析，发现除萌新11-萌新22分段外，主要番种的出现率在较小的范围内呈现出离散分布，与战绩相关性不大，具体呈现以下规律：
一是过度混一色、碰碰和影响战绩。萌新33以上玩家的混一色+清一色占比在9.5%以内，碰碰和在6%以内，而低分段玩家数值显著偏高。全带幺、大中小等“全体属性”番种也呈现出同样特征。
二是五大顺子占据半壁江山，玩转三色配合是提升战绩关键。其中三色三步高、一色三步高随战绩分段上升略微上升，清龙、三色同顺、花龙随战绩分段上升略微下降。
三是特殊和牌型出现率与战绩无关。各分段玩家的七对出现率在3%上下离散分布，不靠系列出现率在3.6%上下离散分布。
(七)关于对局质量的猜测
由于国标麻将受众总人口不足以支持像立直麻将那样，按照成绩分段分场比赛，数据总体中难免有专门“炸鱼”的玩家取得了与真实水平不相称的面板数据。从平台现有数据来看，笔者认为可以通过“平均放铳巡目”、“平均被自摸巡目”来大致判断一个玩家的平均对局质量——因为对手越强，听牌和牌越快，而“平均放铳巡目”、“平均被自摸巡目”恰好能侧面反映对手的听牌和牌速度——这一指标在立直麻将中已经得到验证。当然，如果平台能够统计每位玩家每一个全庄的对手的成绩分段，再根据成绩分段进行筛选统计，则更有助于取得“强者中的胜者组”的数据特征，例如，先筛选出四人都不低于萌新44的对局，再取胜者组玩家的数据进行分析，将会取得更准确的分析结论。
二、从胜者组的共性看数据背后的逻辑
(一)先敌开火——国标麻将的本质是极致的抢和
上述数据分析的结论中，“战绩指标与和牌率呈高度线性相关”，“放铳率与战绩几乎不相关”，以及普遍远高于立直麻将的副露率，高分段玩家普遍小牌快和的风格，都是由国标麻将自身规则的“8分底分”决定的，国标麻将8分底分，大致相当于立直麻将的16000点场供，或者四川麻将血战到底对第一个和牌的玩家给予12倍底分额外奖励，在这样的规则下，要想追求好的战绩，做牌思路、牌效率、攻守判断都要服务于极致的抢和。
如果立直麻将的牌效率是“在兼顾打点的前提下追求先制好型听牌”，在国标麻将极致抢和的大背景下，国标的牌效率可以说是“不考虑番数，快速达成好型一上听并全攻”。
(二)番种出现频率是规则赋分的结果体现
在极致抢和的背景下，什么番种容易做，就做什么。
番种的“组合数”可以反映出番种的绝对难度，高分段玩家的和牌中，五大顺子番种+五门齐接近和牌的2/3，而碰碰和、混一色却随着分段上升而减少，根本原因在于三色三步高、五门齐、清龙等番种是6-16番番种中最容易的，要比碰碰和、混一色的组合数大1个数量级。靶子大了10倍，先命中的概率自然更高，这里并没有多少高深的思维，因此要提升战绩，也不在于模仿高手多做/少做某些番种，而是掌握三色配合原理、主要的平和型凑番、建立正确的五门、混一色、不靠起做门槛，在具体的牌局中，选择更容易形成好型一向听的路线。
附：对标榜门派“包氏评价法”的批判
标榜门派玩家包包宝制作了一套以三色三步高达成数为分母，九个番种达成数为分子，相应的比值是否在预设范围来评价玩家水平的方法(以下简称“包氏评价法”)，近期在年轻国标玩家中流传，由于其结果较为荒谬，为避免误人子弟，在此予以批驳。
下图为“包氏评价法”的表格：
(一)“包氏评价法”评出的高手是雀渣败者，而战绩靠前的玩家大多是“包氏评价法”的中等偏低水平
笔者对雀渣平台对局数满2000小局的所有玩家进行“包氏评价”，共发现符合“包氏评价法”高手定义的玩家2人，此二人战绩相关指标分别为784全庄平均顺位2.58平均标准分1.628、203全庄平均顺位2.60平均标准分1.616，二人均为“败者组”。而战绩指标排名雀渣前10%的玩家中，按“包氏评价法”，24.6%是低等选手、48.5%是中偏低选手、16.9%是中等选手，中偏高、高手占比为0%。
(二)“包氏评价法”隐含着畸形的牌风
根据前文统计，入门以上的玩家三色三步高占比约24%，以此为标尺，“包氏评价法”描绘的高手需要七对占比高于4.8%，仅看这个单项，“包氏高手”的战绩最差，此外，混一色占比低于4.8%，三色同顺占比高于8.4%也违背基本牌理，将九个单项的“包氏高手”全部筛选出来分析，发现仅有三项“包氏高手”战绩有优势，同时也有三项“包氏高手”战绩最差。
注：仅统计2000小局以上玩家，故合计不为0
(三)“包氏评价法”存在数学漏洞
从数学上看，“包氏评价法”的核心是以三色三步高占比为标尺，认为五门齐、混一色、全求人、碰碰和“越少越好”，花龙、三色同顺、不求人、七对、无番和“越多越好”，根据前文统计分析，上述番种的出现率，仅在萌新33以下战绩分档存在较明显的趋势性，入门级以上玩家的番种占比在一定范围内呈离散分布，与战绩相关性不大，其中花龙、三色同顺甚至于战绩呈微弱的负相关关系，“包氏评价法”存在方向性错误，更极端一点说，如果一个玩家只会做“越多越好”的这五个番种，那么他将很容易成为“包氏绝顶高手”。
综上“包氏评价法”存在诸多逻辑错误，其评价结果与真实战绩相去甚远，广大国标爱好者切勿当真。
世界上没有仅从面板数据就评价一个选手实力的简便办法，如果一定要仅通过面板数据就去评价一个陌生玩家的水平，那么对局数足够的前提下，重点看平均顺位、平均标准分、和牌率、平均盘分这些“战绩类指标”，结合观察平均放铳巡目、平均被自摸巡目，大致估计其“炸鱼含量”即可。
本文数据由 雀渣平台 码龙 提供支持。
K神传说
2024.08
