====== Análise das Probabilidades no Scop ======
Antes de decidir se você quer usar o Scop em seu cenário, talvez você queira dar uma olhada com um pouco mais de profundidade em como a jogada de dados se comporta. Ou, em outras palavras, //quais são as chances de sucesso em uma Tarefa//?

O gráfico abaixo mostra as probabilidades ([[:sistema:jogando_os_dados|dê uma outra olhada na jogada de dados]] se você não se lembra como ela funciona). Como no Scop, bônus e penalidades afetam, primordialmente, a quantidade de dados jogados, é fácil interpretar o gráfico abaixo. Cada linha colorida é o comportamento da jogada para uma certa quantidade de dados, e cada valor na horizontal mostra a probabilidade de obter //aquele valor ou mais//.

{{ plot:scopprobabilities.png }}

Por exemplo, a linha mais baixa, em preto, indica os resultados possíveis jogando apenas um dado. A probabilidade de obter 1 ou mais é exatamente 40%, de obter 2 ou mais é 30%, de obter 3 ou mais é 20%, e de obter 4 ou mais é 10%. Não é possível obter 5 ou mais usando um dado apenas. As outras curvas se comportam exatamente da mesma forma.

Dá pra ver que, jogando dois dados, a probabilidade de obter 3 ou mais é de cerca de 40%. Ou seja, uma pessoa mediana tentando uma tarefa simples tem mais ou menos 40% de chances de ser bem-sucedida. Se você seguir as curvas na vertical, vai ver que essas chances vão aumentando conforme você aumenta o número de dados. De fato, a probabilidade de obter 3 ou mais são exatamente as seguintes:

^  Número de Dados  ^  Probabilidade (d10)  ^  Probabilidade (d6)  ^
|         1d        |          20,00        |          16,67       |
|         2d        |          39,00        |          38,89       |
|         3d        |          55,00        |          58,33       |
|         4d        |          67,60        |          72,92       |
|         5d        |          77,10        |          82,99       |
|         6d        |          84,06        |          89,58       |
|         7d        |          89,04        |          93,75       |
|         8d        |          92,54        |          96,31       |
|         9d        |          94,96        |          97,85       |
|        10d        |          96,62        |          98,76       |

(Já que é possível jogar o Scop usando tanto dados de 10 lados quanto de 6 lados, estamos mostrando os resultados aqui para as duas situações. Veja como são parecidas!)

Então, um personagem realizando uma Tarefa com dificuldade normal, com dois Conceitos aplicáveis, e uma Habilidade em +2, jogando no total 6 dados, tem 84% de chances de ser bem-sucedido.

Uma vez que, no Scop, o valor exato do resultado pode ser usado para conceder bônus, penalidades, afetar outras jogadas e, de maneira geral, indicar a capacidade do seu personagem, é interessante analisarmos a [[nota:probabilidade_parte_4|média]] do resultado. A média é o que você esperaria obter como resultado caso os resultados da jogada fossem sempre iguais (não é //exatamente// isso, mas é uma interpretação útil):

^  Número de Dados  ^  Média (d10)  ^  Média (d6)  ^
|         1d        |      1,00     |      1,00    |
|         2d        |      1,86     |      1,86    |
|         3d        |      2,62     |      2,63    |
|         4d        |      3,29     |      3,32    |
|         5d        |      3,91     |      3,97    |
|         6d        |      4,49     |      4,58    |
|         7d        |      5,03     |      5,16    |
|         8d        |      5,54     |      5,73    |
|         9d        |      6,04     |      6,28    |
|        10d        |      6,52     |      6,82    |

Dá pra ver que a média cresce relativamente rápido para poucos dados, mas depois o crescimento é um pouco mais lento. Isso é em geral desejável em uma mecânica de dados, pois representa bem a curva de aprendizado: as coisas são aprendidas mais rapidamente quando o conhecimento é escasso; depois as coisas ficam mais difíceis.

Essas probabilidades foram calculadas utilizando o excelente site [[https://anydice.com/program/33dfa|Anydice]]. Ao clicar no link, o programa vai abrir, mostrando resultados mais completos para você analisar como quiser (e testar algumas modificações, se tiver a inclinação para isso). Não se esqueça de fazer uma doação! Se você tiver algum problema com o programa, copie o texto abaixo, cole na janela de //script//, e clique em //Calculate//.

  function: cut R:n at T:n {
    if R <= T { result: R }
    result: 0
  }
  
  function: decide R:s {
    if 1@R = 0 { result: 0 }
    result: 1@R + (R > 0) - 1
  }
  
  D: [ cut 1d10 at 4 ]
  loop M over { 1..10 } {
     output [ decide MdD ] named "[M]d10"
  }
  
  E: [ cut 1d6 at 3 ]
  loop M over { 1..10 } {
     output [ decide MdE ] named "[M]d6"
  }