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状态持续性这项数据在数据中相对神秘，官方也一直没有详尽的解释。尤其在加入实时状态更新玩法后，两者对箭头状态有着怎样的作用，也有着众多的说法。相信经常浏览公众号推送的各位玩家都看过这样一些内容。

大致内容是韩国的端游myclub玩家在18年时做了对状态稳定度的相关统计调查，所得到的结论与玩家的直觉是相悖的。

是否真的如这些推送所说，状态持续性越高，箭头状态越趋向于水平，状态持续性越低，箭头状态越趋向于两个极端，本着严谨的态度，利用较为科学的方法，笔者做了如下实验。

笔者是在国际服的SIM联赛完成如下实验的。首先，笔者准备了状态持续性为1~8的白球如下（名单在下文表格中）。

因为不能有充分证据证明每局球员间的箭头状态是否是独立分布的，以防万一要对实验的阵容进行平均化。

理想的实验条件是整个阵容的状态持续性数据一致，组8套阵容分别统计状态。显然笔者没这么大精力，因此折中方案，替补席放置状态持续性为1、2、3、4、6、7、8的球员，首发十一人中，5人状态持续性为4，6人状态持续性为5。

阵容如图，阵容中球员实时状态（国服实况足球目前尚无实时状态，所有球员的状态默认为C）均为C，排除了实时状态因素的干扰，剩下时间笔者统计了该阵容在100场比赛中各球员的状态分布。统计数据如下。

首先分析众数分布，均为水平箭头，与一开始实验球员实时状态为C的预期相吻合。

从第一个层面定性证明实时状态对箭头状态的决定作用。而随着状态稳定性数据增加，箭头状态向下减少向上增加，笔者猜想状态持续性数据是和箭头状态的期望值是相关的。

而后对五种箭头状态进行梯度赋值，箭头竖直向下为-2，水平为0，竖直向上为+2，并分别求不同球员的状态期望值。如图所示，状态持续性由1至8变化，其期望值也呈递增。即在实时状态一定的情况下，状态持续性与箭头状态是正相关的。且其端点值没有超过-0.5与0.5，说明状态持续性再好，也不会超过实时状态对箭头状态的影响，第二个层面定量的证明实时状态对箭头状态的决定作用。

再分别对状态持续性与箭头状态的期望值进行回归分析。整体呈线性分布，但状态数为2、3、6的球员偏差较大。

在删去以上三个期望值以后，剩余状态数与箭头状态期望值呈极强的线性，充分论证了状态持续性在以上范围与箭头期望是成正比的。至于为什么这三个状态数的球员偏差如此大，笔者有一些猜想，但这里就不废笔墨了，继续堆结论。

以上论述的是状态持续性对箭头期望的影响，可能会有质疑：期望并不是在每局中获得的实际箭头状态。说白了，如果一场状态最佳，一场状态最差，那么其期望仍然为0。

所以我们跳出对期望值的分析，再从整体上来看统计数据。很直观的一点就是球员状态是呈正态分布的，并不会出现两边多中间少的反常现象。球员的状态分布都是以实时状态值为中心，在状态持续性数据影响下沿着两个方向有着微微的偏移。

综上，流传的千场统计结论是错误的。至于具体是谣传、编造数据、还是由于版本不同导致的，大家心中自有定论。

说说个人观点，推荐玩家先关注实时状态，再选择状态持续性高的球员。同时不要排斥持续性偏低的球员，因为在相同实时状态下，彼此差距不是太大，数据优先。当然状态持续性过低的球员，是要谨慎选择的。

附：箭头状态原始数据一览