1樓：
我想了一下，最多只能是判定隨機設定的影響力，而不能判斷在玩家博弈中的所謂的運氣成分。
比如乙個對局遊戲，判定隨機設定的影響，玩家選擇同樣的非隨機性策略方案多次試驗，輸了判0分，贏了1分，平局0.5分，雙方的均分應該一樣，就要看統計方差，比賽和遊戲結果的方差很大，說明隨機影響成分多，如果不大那麼說明隨機影響成分少。
在這種情況下，會發現猜拳這個遊戲並不受遊戲隨機設定影響，（這也是事實）。但在通常情況下，猜拳被認為是運氣遊戲。這是因為，在自身觀點上，對方的思維方式未被觀測，對方被認為是非均勻的隨機生成器。
對這種情況，如果沒有資料統計和針對的資料分析技術，就會有一般的非專業玩家所謂的運氣一說。
比如猜拳，不統計和分析對手，是低手行為。在資料統計和分析技術上的問題就有：對方的3種出法的概率如何？
，連續出法規律怎樣？（比如偏好每次變化還是隔多少次變化，變化規律是啥？）如果是面對面猜拳，有什麼其它表情，小動作與出法有聯絡？
所以遊戲的高階競技比賽都從情報和資料分析開始競爭了：對手比賽錄影收集和分析，應對對手分析的新戰略戰術的研發、制定和跟進。看似熱鬧的比賽，只是最後發揮與實施，並看到結果的乙個環節。
要是認為職業比賽團隊做的和普通休閒玩家差不多，那真是想當然了。
受遊戲設定的隨機數影響，比如投骰子，抽牌，可以認為是運氣成分；如果認為對手的策略行為也是運氣成分，那只能說明此玩家的業餘和休閒。
2樓：謝醉川
能不能這樣考慮呢:
1.先假設某個遊戲內的資訊是完全可獲取的
2.假設遊戲中除了「運氣」和「實力」兩個自變數因子外無其它影響勝負結果的因素
3.從2可以推論出:乙個遊戲如果運氣成分越大，那麼乙個玩家在一定時間段內的成績波動（方差）也就越大
4.將乙個時間截點的玩家從高勝率到低勝率分為N個組，並計算至另乙個時間點每個組的成績平均方差（波動情況）
5.在樣本數量足夠的前提下
乙個「實力」影響較大的遊戲應該:
a.不同勝率組的方差不同
b.高勝率組的平均方差較小，低勝率組的平均方差較大
乙個「運氣」影響較大的遊戲應該:
高勝率組的平均方差同低勝率組差不多，且都較大
6.比較不同遊戲的組別方差，並得出（乙個較為主觀的、不太精確的）結論（別忘了上面有很多前提都是假設的）
另外，聽說每天訓練25小時的純金砰砰炸彈特別厲害(_)
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