篮球经理遮天の天书——裸苗校验躲避如下：

引言

大家好 ，篮球我是经理遮天/八步上篮，两年的遮天BCM之旅已经退坑
，有些东西埋没了实在可惜 ，の天写在这里，书裸有缘人可以绵延我的苗校光遇公益辅助下载碰见 
。

不废话
，验躲这篇文章的篮球结论如下 ：

（1）交易行裸苗校验躲避，你能得知假动作、经理后仰
、遮天碰瓷 、の天急停 、书裸假摔、苗校防守智商躲避的验躲总和情况

（2）百模裸苗校验躲避 ，你能准确得知假动作 、篮球后仰
、伤病躲避 ，并能大致校验清碰瓷率

（3）百模19岁半苗校验躲避，你能准确得知假动作 、后仰、碰瓷 、三倾、上篮率
、伤病躲避 ，对于闸 ，能大致校验清减瓷倾向 、抢断倾向

1. 交易行裸苗校验躲避

1.1 总体思路

交易行裸苗校验躲避源于一个基本公式 ：

球员评分=身体评分+条子评分+躲避评分

也就是会谈，你可以通过如下过程算出裸苗总体躲避：

通过工资算出总评->通过身体、条子算出非躲避部分评分->两者相减
，得到躲避所占评分

这个过程校验似简易，实际有着大量筹备，下面几章我会分别介绍：

工资算总评

身体所占评分算法

条子所占评分算法

各项躲避占评分算法

工具化计划

非纯裸苗评估计划

1.2 工资算总评

必要性 ：球员界面实际上已经写了球员总评，光遇直装公益为什么还要用工资算总评呢 ？这是因为，球员界面的总评没有小数点，太毛糙了，一个球员的躲避评分通常只有1-4点，大部分都集中在2-3点，没有小数点导致误差1点是不能收受的。

原理：球员评分和工资一一对应 ，整体校验是一个加速上涨的曲线 ，可以思索用二次函数或者幂函数拟合。经过我反复尝试 ，始终没找到一个完美的拟合函数，但我们观察到新秀评分大部分集中在27-34之间 ，所以可以只拟合这个评分段 ，这样函数误差就会小很多。

测量计划：要拟合函数，首先需要采集数据，那么怎么采集呢？我的计划是使用球员模拟 ，点一次模拟观察一下评分是否变化 ，如果上涨了1分 ，就记录这次的工资
，这个工资会接近于整数评分的工资。为让这个数据更准确，我找了多个球员多次测试
，选取了其中最低的工资，这个数据会最接近
。另一个裁减误差的计划是要让点一次模拟增补的属性尽量少，这就要让模拟进入“怼”的状态 ，比如用突破先把外攻潜力填满，然后点占潜最低的三分铺开模拟
。

测量结果：

评分 工资

27   0.4981

28   0.5898

29   0.6955

30   0.8154

31   0.9468

32   1.09

33   1.26

34   1.45

公式
：适用于27-34分段的公式如下

工资=0.000000128*评分^4.6045

1.3 身体所占评分算法

原理：身体即速度 、力量、光遇呆呆猫v1.8直装耐力、罚球 、扣篮数值 ，这些数值对球员评分均有影响，且影响大小各不相同，需要分别计算 。

测量计划：我们注意到速度 、力量 、耐力
、罚球、扣篮均可打章晋升，观察打章前后的球员工资，就可以知道打章前后的球员评分变化
。与上一章一样，这个也需要多个球员反复测量取平均值，但是打章测试很贵怎么办？逆向思维 ，买辣鸡球员拆章来测就行啦！

测量结果：

维度  评分/点

速度  0.055

力量  0.055

耐力  0.05

罚球  0.004

扣篮  0.008

1.4 条子所占评分算法

原理：条子即外攻 、外防、内攻、内防、调停 、篮板数值，这些数值对球员评分均有影响
，且影响大小各不相同 ，需要分别计算。条子相比身体更特别的是，条子占评分和位置有关 ！控卫、分卫的外攻、外防占评分更高，光遇小懒猫下载直装大前、中锋的内攻
、内防占评分更高。由于测潜力主要是测大哥潜力 ，下面都以控卫分卫的数据计算。

原理2：条子里的属性晋升时，会增补条子的占潜，不同属性增补同样的数值，对条子的影响也不同。另外训练条子时会有带动 ，被带动的属性明面上不增补条子的占潜，但会算入球员的总评和工资中
。同理，被带动的躲避也会算入球员的总评和工资。

测量计划
：要测量条子所占评分，需要模拟属性增补前后条子和评分的变化 ，根据上面所述的原理 ，训练属性会导致带动 ，所以选择模拟训练什么属性就很有会谈究，我测试时候的选择如下 ，先用抢断测出外防，然后用盖帽测内防（减去被带动的外干） ，调停 、篮板都可以自己内部搞定，外攻和内功就比较麻烦了
，训练属性带动躲避，需要排除的干扰项很多 ，测的不如其他条子准 。

条子  测量属性

外攻  三分，带动两分、急停和罚球，比较麻烦

外防  抢断，天选属性，没有带动

内攻  掩护，带动无球和挡拆 ，比较麻烦

内防  盖帽 ，仅带动外干

调停  视野传球，仅互相带动

篮板  前后板，仅互相带动

测量结果：

条子  评分/点

外攻  0.17

外防  0.2

内攻  0.146

内防  0.112

调停  0.16

篮板  0.1

1.5 各项躲避占评分算法

原理：躲避包括浪投、碰瓷 、后仰 、急停、假动作 、假摔、防守智商等，不是所有躲避都占工资，也不是所有占工资的躲避都增补工资，所以可估算的躲避
，即正向占工资的躲避 。

测量计划：与身体一样
，通过拆章反复多次测试，取平均就行啦。至于没有章的躲避，比如快下
 ，我暂时还没有测试计划。

测量结果
：

躲避       评分/点

浪投       -0.0033

碰瓷       0.0133

后仰       0.0014

急停       0.0014

假动作   0.0066

假摔       0.007

防守智商0.011

篮板       不影响评分

大三       不影响评分

快出       不影响评分

闪电防守   不影响评分

墙           不影响评分

脚踝落成者  不影响评分

减瓷       不影响评分

背打       不影响评分

挡拆       不影响评分

结果分析：从上面比重可以校验出 ，交易行裸苗主要能校验到的是碰瓷、假动作
、假摔和防守智商。浪投很神奇，越浪总躲避评分越低，但总体影响不大。

1.6 工具化计划

必要性：躲避分析比较繁杂，如果想日常用，需要有一个工具 ，把输入项录入进去 ，直接出结果
，所以需要工具化 。

使用计划 ：在球员页面读取工资、身体数据，在每个条子的详情页面读取条子数据（注意不能在球员页面读 ，那里没有小数点 ，不够精确），录入到一个预制好工具的计算器里，再输入如下公式即可计算，一般来会谈，3.5以上都是总躲避非常大的。

公式：

躲避评分=31.4*工资^0.2172-速度*0.055-力量*0.055-耐力*0.05-罚球*0.004-扣篮*0.008-外攻*0.17-外防*0.2-调停*0.16-内功*0.146-内防*0.112-篮板*0.1

1.7 非纯裸苗评估计划

必要性：你经常能在交易行上校验到被练了一点的苗，这种苗能不能用这种计划评估呢？可以的！但是需要对评分计划做一些调整。

原理：1.4章的条子占潜规则里提到过 ，被带动的属性不在条子占潜里
，但依然体现在球员整体的评分和工资里
 。所以这时躲避评分公式就要做如下修改
，需要补充把带动条子/躲避评分去掉 
。如果是带动了属性 ，可以在条子的详情页面校验被带动了多少，根据被带动的属性数值换算增补了多少额外评分；如果是带动了躲避 ，这时就校验不到具体数值了，只能估计以训练的条子是什么，然后换算躲避增补了多少
，再把这部分增补的躲避评分去掉。

公式：

躲避评分=球员评分-身体评分-条子评分-带动条子/躲避评分

2. 百模校验躲避

2.1 百模裸苗校验躲避

测量计划 ：当苗子已经在你手上
，就不需要用上面的计划校验躲避了，可以有更准确的计划。百模测裸苗第一步
，是裸苗得能摸到球，这需要：

同队的其他球员控球要跟被测的苗子一个水平线或更低 。一般来会谈，就是找其他裸苗同队一起测 。

你需要把被测的苗子设置成进攻核心，进一步增补拿球概率
。

如果24分钟出手数太少 ，就让苗子打48分钟，让苗子出手数拉到20以上，这样数据的误差就会小一些
。

原理及数值参考：不同躲避的测量细节不同，具体如下：

假动作

：扣篮 、上篮、后仰不会裸露假动作 ，二分 、三分被冒时也不会裸露假动作（裸苗基本都被冒了），但内投、勾手可以。所以设置为内线核心，放在中锋位置模拟。一般来会谈，假动作率20%以上算有点小假，30%以上是中假
，40%以上是大假 ，最高能到45%的水平，这个测试准确率极高。

假动作率=假动作数/（内投数+勾手数+二分数+三分数）

后仰


：只有两分才会裸露后仰
，所以设置外线核心，放在控卫位置
，两分样本多 ，会更准确些。一般来会谈，25%以上是小后仰，40%以上是大后仰 ，这个测试准确率较高。

后仰率=后仰数/两分出手数

碰瓷

：后仰很难裸露碰瓷，二分、三分、内投 、勾手被冒时也比较难裸露碰瓷（裸苗基本都被冒了）。所以设置为内外线核心都行 ，外线数据稍微大点
。一般来会谈 ，4%以上有瓷，最高能到8% ，这个测试准确率较低。

碰瓷率=被犯规数/（出手数-后仰数）

伤病

：球员设置上场48分钟  ，但实际没上满 ，除了6犯下场，其他时候就是伤病躲避了
。为避免6犯下场影响数据  ，可以设置在对面出手少的位置 ，如果对面是外线队，就用中锋位置测，如果对面是内线队，就用控卫位置测。一般来会谈 ，有一半球员能达到百模48分钟满勤，低于47分钟属于伤病躲避不小了
 。

2.2 百模半苗大哥校验躲避

测量计划：对于19岁半苗大哥
，如果你已经拉了400+三分，你就避免了球球被帽的尴尬，拉了200+控球，你就避免了拿不到球的尴尬 ，这个时候测量的数据就更准确了，也不必再设内线核心，这时如果躲避还不理想，基本就可以丢弃了。

2.3 百模半苗闸校验躲避

测量计划：闸的防守躲避经常被人忽视，但也很重要，还很难测。我能想到的方式是控制变量对比测试，也就是同时练多个闸，外干都练到400+ ，然后对面设置同样的大哥进攻 ，对比观察对面大哥的造犯规率、罚球率、命中率
 、失误率，以及自己闸的犯规率 、抢断率，从而算出减瓷倾向 
、抢断倾向
、得分限制能力 ，最终留下对比数据更好的闸
。

2.4 工具化计划

测量计划 ：官方很贴心的给了百模数据复制功能，复制的数据贴到excel里，可以完美地贴入各个单元格，所以百模数据一定要做个excel，把上述公式加进去，这样每次只要贴入百模数据，躲避就能自动算出来。你还可以通过excel把躲避数据组合 ，形成综合评估指标，比如我就喜欢用如下指标：

高质量出手数=三分数+罚球数*200%+假动作数+扣篮数*200%+后仰数*150%-上篮数*50%

高质量出手率=高质量出手数/（出手数+罚球数/2）

高质量高浪度率=（出手数+罚球数/2+高质量出手数）/上场时间

后记

BCM是个很迷人的游戏，我的这些碰见并不是终点，我也还有很多假设没来得及验证，剩下的就交给校验到文章最后的你啦 ！

球员显示的位置是随着训练变动的，但初始位置有没有可能暗示躲避的分布呢？比如控卫躲避可能更集中在攻击躲避，分位更集中在防守躲避

球员有模板，球员的模板有没有可能对应着躲避的模板 ，也就是躲避的分布比例 ？上面介绍了裸苗校验总体躲避的计划
，结合模板的躲避分布比例，是不是就能完整预测交易行裸苗的躲避
？

初始条子有没有可能跟初始躲避有关联关系 ？比如突破数值高的  ，对应突破带动的几个躲避也占比更高？

以上就是篮球经理遮天の天书——裸苗校验躲避相关内容 。