341*5

1600左右

1500左右

1500

1500-1800是正常概率

十天抽了三十個330石平均數一個pu
歐2400十寶加常駐8個五星包括兩婁希五黑杯
非2800五寶
以莉莉絲為樣本
2400有一半才五寶
1200五寶就兩個

我没记错的话国服周年抽公主的人中好多都是600+满宝的

300石一个五星，1500满宝正常

我反正小号还卡最后一宝

从统计学来看的话，可能可以给楼主一个新的视角。就是为什么会存在欧洲人，而后可以感受到为什么抽得越少，出率的浮动越大（对比于官方的0.8%出莉莉丝）。
我们抽卡，相当于从0.8%的卡池概率里面随机取样n个，n就是抽了多少次。从简我们就忽略保底的影响，并且假设每次抽卡事件互相独立
记p̂，为我们样本里出莉莉丝的概率，也即我们自己抽卡出货的概率
而这个p̂ 可以写成 p̂=1/n* ΣX_i
其中X_i为任意一个抽卡事件，它有两个结果出货（1）或没出货（0），出货概率与卡池概率一致，为0.8%。
ΣX_i就是把抽了n次的结果加起来。
有了这个p̂的表达式我们就可以来求解为什么会有欧洲人存在，即为什么没抽多少次它们就会出货。
那这肯定和p̂，这个样本出货率有关哈。仔细想想，p̂的表达式1/n* ΣX_i，它相当于是集成了多个随机事件，也相当于一个新的随机事件。
既然是随机事件，那肯定有最关键的方差或者标准差，相信大家都知道这是描述一个事件发生概率浮动值。那就来看看它是怎么浮动的
p̂的方差，Var(p̂) = Var(1/n* ΣX_i) = 1/(n^2) * ΣVar(X_i)
X_i刚好是一种特殊的随机事件，它有着特殊的分布（Bernoulli distribution），总之它的Var(X_i) = p(1-p), p在这里指卡池出货的概率，我们先不代数进去。
Var(X_i) = p(1-p)整个代入进去，Var(p̂) = 1/(n^2) * Σp(1-p)
又因为，每次抽卡事件互相独立，导致Σ = n
所以，Var(p̂) = 1/(n^2) * Σp(1-p) = 1/(n^2) * n * p(1-p)
Var(p̂) =>1/n * p(1-p)
我们可以看到，p̂的方差是和抽卡数n成反比的。即抽卡越多，我们自己的出货率越趋向稳定，会向着p̂的期望，E[p̂]无限接近。而这里的期望算出来是和官方的出率0.8%一致的。所以是符合大火说的，抽得越多越接近官方给的出率。
但是反过来说，当抽卡数目少时，p̂的方差相对来说比较大，即会出现较多人的出货率会高，表现在比如10抽就出货。
难以理解的话，举个例子就是，一群人去十连，会有欧狗，但当他们抽的越来越多时（抽数趋向无限），欧狗会逐渐灭绝

按400一宝期望算，2000左右

300/0.8=375(Pick up率)
375*5=1875(五宝)
1875/1.1=1704.545455(十连送一)

我特地买了个免99得初始号 1200满宝 自己的号保底 太恶心了 石头号就是欧

欧的5张护符，非的5000石，你算出来期望又能怎样