数字の統計

推測の各タイルは、答えに投げかけるイエス／ノーの質問です：「この文字を含みますか？そしてこの位置ですか？」質問から最も多くを学べるのは、どちらの結果でも残りのプールの大きな塊が消えるとき——理想はコイントスに近いときです。

上の表はまさにそのコイントス表です：1は答えの60.8%のどこかに現れ、2は52.3%、4は47.2%、3は46.4%です。どちらの色が返っても、プールのおよそ半分が消えます。逆に唯一のまれな数字について尋ねると、質問は偏ります：0を含む答えは25.2%しかないため、4回に3回は黒が返り、プールのその4分の1しか消せません——ほぼ推測できたはずのことを学ぶために、タイルを1枚使ったことになります。

これが上位の初手の論理を一文にまとめたものです：6つの相異なるよく出る数字は、コイントスに近い質問を6つ同時に投げかけ、プールは1手で17,723件から約33件まで一気に縮みます。

この表が記述するのはNerdleBuddyの生成モデルであって、Nerdleの公式解答リストを所有しているという主張ではありません。Nerdleは、17,723件の答えを100,000超の有効な計算から選んだと説明しています。当サイトのモデルは文書化された計算式の制約を独立に適用しているため、統計は再現可能です。詳しくはNerdleの公式のClassic Nerdle解説をご覧ください。

第一に：先頭の数字は小さい値に集中します。答えには33,319個の複数桁の数が含まれ、そのうち25.0%の先頭の数字が1です——9はわずか6.4%。盤面上のすべての1のうち、57.8%がその先頭の位置に座っています。この偏りは、この生成された計算式の分布と8文字の長さ制限から来るもので、それ自体がベンフォードの法則の実証ではありません。モデルでは2桁の結果の22.9%が10〜19に収まります。3桁の値は式のための余白を残せるほどコンパクトでなければならず、その34.4%が100〜199に収まります。

第二に：ゼロはルールに締め付けられています。数は0から始められず、単独の0は左辺に立てません。それでもゼロは、複数桁の数の内側（10、20、108…）や結果には現れます。だからこそモデル化された答えの25.2%にしか届かず、ほかのすべての数字は少なくとも40.6%に現れるのです——単独ゼロの一部始終は隠れたルールをご覧ください。

実践上の結論：序盤の推測は1〜5で組み立て、1で始まる結果を想定し、序盤のタイルを0に使わないこと——0は消去法にタダで見つけさせましょう。