比如我4%的暴击，面板100，我的理论期望收益就是4伤，但是实际游戏过程中这4%的暴击很难产生4点面板的等效收益。
类比一下，你有一个机会千分一的几率中500w和给你4000块。我们都知道前者的期望收益是5000块，但在实际个人决策的时候99%的人都会选择后者。因为我们都知道在样本量不够的时候后者收益几乎是暴打前者。
那么我的问题就来了，比如上述的例子，数学中在计算期望时会有什么权重系数么，样本量达到什么水平前后者实际收益能够持平，样本量达到什么水平的时候前者收益远大于后者
本人数学纯小白，大学甚至没修数学，如果问题问的太白吃了请各位大佬见谅

边际递减效应

方差 分布占优

方差概率分布边际效应等等，而且你这种带玄学的概率一般情况下大家算的是连续输出的平均收益，还要考虑攻速之类的。
比如我最近玩的土豆兄弟就是这样的凑数游戏，暴击率攻速百分比增加伤害和绝对增加伤害都有，忽略掉道具组合和人物特性的话这玩意在一定条件下得出的结论也不一样

符文时代lol上单必带一个1%暴击符文

并没有一个可以量化的权重。我们可以给出一个选择的期望和方差（具体到这种问题可以直接给出概率密度曲线）。但是具体的选择取决于你的取舍，或者说风险承受能力。

游戏里没有真随机

因为实际决策根本就不是只看期望的，现实中的决策至少要考虑到方差，更精确的还要考虑偏态，峰度

随机性是一种负面效果，因为不可控

期望可不是唯一的决策依据呀，方差(稳定性)也很重要

额，随机正态分布，可能跟时间长短有关

从经济学来说，一般人很多都是风险厌恶者，愿意以降低期望收益为代价选择更稳定的选项

打比自己弱的对手，希望稳定性好，拿下就好，别整幺蛾子。最好伤害每次都一样，不会翻车。
打比自己强的对手，希望上限高。要是伤害每次都一样稳输，给一个上限高的小概率事件，就有了翻盘的希望，而且很多游戏是能反复尝试的，小概率暴击多试几次就过了。

不是初中的方差吗，期望一样的话，一般我们会偏向收益更稳定的一方。

你举的例子并不好，普通风险偏好的人的效用可以用log(x➕n)近似，其中n为你原有的资产，所以千分之一的期望效用比直接给4000少很多，除非n非常大，也即你是个比较有钱的人，那么选期望大的选项会更好