I. Znalezione formy w rankingu
Ten przypadek opisuje rozkład dwumianowy (ang. binomial distribution) zmiennej losowej X~Bin(n,p). Mamy prawdopodobieństwo znalezienia LF p=0.1 i przykładową tygodniową liczbę prób n=50*7=350. Wartość średnia μ i odchylenie σ to:
μ = n*p = 35
σ = sqrt(n*p*(1-p)) = 5.6
Wychodzi że po tygodniu dla osób z wyczerpanym limitem ranking zmienia się średnio o 35±5.6 odkryć LF.
II. Różnica "oczek" w rankingu (zmienna "z")
Zauważmy, że jeżeli gracz będzie miał mniej szczęścia odkryje w granicach odchylenia 30 form życia, a ktoś inny będzie miał go więcej i znajdzie 40, a różnica już wynosi 10. Jeżeli chcielibyśmy policzyć rozkład względnej różnicy pomiędzy dwoma graczami, musimy znaleźć rozkład Y=|X-X|, gdzie X~Bin(n,p). Niestety różnica dwóch takich samych rozkładów X nie daje zera, bo mamy też wspomniane odchylenie, a wzór na funkcję rozkładu Y jest dosyć skomplikowany.
Poniżej f(z) oznacza prawdopodobieństwo, że po n niezależnych losowaniach z prawdopodobieństwem sukcesu p dla obu graczy, różnica zwycięstw wyniesie z.

Na szczęście zakładając, że prób będzie dostatecznie dużo, można to przybliżyć rozkładem normalnym o parametrach μ i σ opisanych wzorami z podpunktu I. W takim razie rozkład Y2=|X2-X2|, gdzie X2~𝒩(μ,σ) daje w istocie rozkład normalny o parametrach μ2=μ-μ = 0 i σ2 = sqrt(σ2+σ2)=σ√2. Tak więc Y2~𝒩(0,σ√2).
Zatem finalnie można zapisać przybliżony wzór na prawdopodobieństwo (pdf), podstawiając jednocześnie wzór na odchylenie σ2=sqrt(2*n*p*(1-p)).

Dystrybuantę (cdf) tego rozkładu warto policzyć, by znaleźć prawdopodobieństwo, że gracz wyprzedzi nas o więcej niż z "oczek". Ten wzór jest najbardziej przydatny. erf(.) - funkcja specjalna błędu opisana całką.

III. Wyniki
Policzmy zatem, jakie jest prawdopodobieństwo, że gracz A po tygodniu zyska przewagę więcej niż z>0 oczek nad graczem B - stosujemy ostatni wzór na F(z,n,p).

Wartości można odczytać z niebieskiego wykresu. Pomarańczowa linia to symulacja, którą przeprowadziłem żeby sprawdzić jakość tego przybliżenia. Szansa, że po tygodniu gracz A będzie miał różnicę większą niż 20 to około 0.6%, niewiele, ale jednak jest to możliwe.
IV. Wielu graczy
Rozważmy na koniec sytuację, gdy w takiej rywalizacji udział bierze m przeciwników. Dla uproszczenia prawdopodobieństwo F(z,n,p) potraktujmy jako szansę sukcesu q. Wracamy więc do przypadku rozkładu dwumianowego Z~Bin(m,q), gdzie rozkład Z określa prawdopodobieństwo liczby przeciwników, który osiągnęli różnicę większą niż zadane z. Szukamy więc dystrybuanty dla m>0, co najlepiej zrobić obliczając różnicę z jednością prawdopodobieństwa dla m=0. Finalnie otrzymujemy taki wzór:
G(m,q) = 1-(1-q)m
Dlatego zakładając, że przez tydzień rywalizuje ze sobą 11 graczy (10 przeciwników) jednocześnie, szansa na wystąpienie u chociaż jednego z nich większej różnicy liczby "oczek" niż 20 wyniesie 5.71%, dla 20 przeciwników będzie to już 11.11%.