В этом разделе объясняется, почему анализ шанса выигрыша в компьютерных играх можно связать с математикой и статистикой. Формулируются тема, проблема, цель и основные задачи проекта, а также уточняется, что вероятность является оценкой на основе данных, а не гарантией результата отдельного матча. Здесь же кратко описываются объект исследования, используемые показатели и предполагаемый практический результат.

Раздел знакомит с устройством матча: двумя командами, героями, линиями, ресурсами, башнями и главным зданием. Объясняется, какие действия приводят к победе и почему итог зависит не от одного показателя, а от сочетания индивидуальных решений и командного взаимодействия. Теоретическая часть нужна для правильного выбора данных, которые затем будут использоваться в статистическом анализе.

В разделе рассматриваются понятия события, вероятности, выборки, среднего значения и доли побед. Объясняется, как по результатам большого числа похожих матчей можно получить приблизительную оценку исхода и почему связь между показателем и победой не всегда означает прямую причинность. Материал подготавливает математическую основу для дальнейших вычислений и сравнения данных.

Здесь систематизируются игровые признаки, способные быть связанными с победой: разница по золоту и опыту, количество убийств, разрушенных башен, выбранные герои, рейтинг участников и продолжительность встречи. Для каждого фактора приводится объяснение его возможного влияния. Отдельно отмечается, что один показатель не позволяет полностью описать сложный командный результат.

В этом пункте описывается порядок формирования набора матчей и правила записи информации в таблицу. Указываются единицы наблюдения, названия столбцов, способы проверки пропусков и разделения данных на группы. Также объясняется, почему нужно использовать одинаковые критерии для всех матчей и избегать выборочного подбора примеров, подтверждающих заранее выбранную гипотезу.

Практический раздел посвящён вычислению доли побед и сравнению результатов команд или групп матчей. На простом примере показывается, как из количества побед и общего числа наблюдений получить процентную оценку. При наличии нескольких факторов можно использовать таблицу или элементарную формулу, но её результат необходимо трактовать как приблизительный прогноз, зависящий от качества исходных данных.

В разделе представляются обработанные данные в удобном визуальном виде. Таблицы показывают исходные значения и рассчитанные показатели, а столбчатые или круговые диаграммы помогают сравнить доли побед при разных условиях. К каждому графику добавляется краткое пояснение, чтобы читатель понимал, какие группы сопоставляются и какие закономерности действительно видны в выборке.

Здесь оценивается, насколько рассчитанный шанс соответствует фактическим исходам матчей, которые не использовались при построении модели. Обсуждаются возможные ошибки: небольшой объём выборки, различие уровней игроков, влияние обновлений игры и отсутствие данных о командной коммуникации. Раздел показывает, какие выводы допустимы, а какие нельзя считать доказанными только по имеющейся статистике.

В заключении обобщаются результаты анализа и определяется, какие игровые показатели оказались наиболее связанными с победой в выбранной выборке. Формулируется ответ на исследовательский вопрос и указываются границы применимости полученной оценки. Также можно предложить дальнейшее развитие проекта: увеличить количество матчей, добавить новые признаки или сравнить несколько математических моделей.

В разделе приводятся источники, использованные при подготовке теоретической и практической частей проекта. В список включаются официальные материалы о Dota 2, справочные сведения о рейтинге и игровых механиках, учебники по вероятности и статистике, а также адреса открытых баз данных. Для интернет-ресурсов указываются название страницы и дата обращения.