《全职猎人》第421话

基于富坚动态的情景

公告速度采用泊松过程，先验Gamma(1, 30)，单位为天。包含没有新公告的时间。第十话完成后的等待期使用另一个贝叶斯对数正态模型。仅有1个可用历史周期，先验影响较强，尚无样本外验证。公告可能延迟或缺失。

λ ~ Gamma(1, rate = 30)
λ | posts ~ Gamma(7, rate = 138)
W | λ ~ Gamma(r = 3, rate = λ)
P(W ≤ w | posts) = I[w/(β+w)](r, α)
R = W + L ; log(L) | data ~ Student-t
P(R ≤ t) = ∫ F_L(t − w) p(w | posts) dw

参考周期：第411话，整批完成于2026年2月24日，复刊于2026年6月29日，相隔125天。

编辑等待期先验中心由90天改为30或180天，情景中位数变为2027年2月或2027年4月。

使用的原稿完成公告

• No. 421 · 2026年5月27日
• No. 422 · 2026年7月1日
• No. 423 · 2026年7月8日
• No. 424 · 2026年8月9日
• No. 425 · 2026年8月11日
• No. 426 · 2026年8月25日
• No. 427 · 2026年9月1日

基准：历史休刊

历史基准：2014年以来连续编号章节之间所有已结束的休刊，包括短暂停刊。时间从上一话刊登到复刊。有准确日期时优先使用，否则按每年48期Jump换算。

时长的对数服从正态分布，以正态–逆伽马先验表示均值和方差的不确定性。积分后得到Student t预测分布，并以计算日仍未复刊为条件。每次生成网站时更新。

yᵢ = log(Tᵢ) ~ Normal(μ, σ²)
σ² ~ InvGamma(α₀, β₀) ; μ | σ² ~ Normal(μ₀, σ²/κ₀)
κₙ = κ₀+n ; μₙ = (κ₀μ₀+nȳ)/κₙ
αₙ = α₀+n/2
βₙ = β₀ + Σ(yᵢ−ȳ)²/2 + κ₀n(ȳ−μ₀)²/(2κₙ)
log(Tnew) | data ~ t₂αₙ(μₙ, √[βₙ(κₙ+1)/(αₙκₙ)])
P(T ≤ t | T > e, data) = 1 − S(t)/S(e)

μₙ = 5.3454 ; κₙ = 9.25
αₙ = 6.5 ; βₙ = 11.7051
df = 13 ; scale = 1.4126

参数、先验与敏感性

历史先验中心为log(365.2425天)，κ₀ = 0.25、α₀ = 2、β₀ = 1。改为180或730天，中位数为2027年4月和2027年4月。

使用1998年以来符合条件的历史，中位数为2026年10月。

长短休刊具有异质性，单一分布无法描述所有变化。2014年界线与日期换算都是假设。不根据动态推断健康状况。官方日期公布后隐藏预测。

按时间顺序验证6次复刊：平均绝对误差436天；5/6次落在80%区间内。每次只使用此前已结束的休刊。

不含参数不确定性的对数正态基准：误差442天。平均对数评分：贝叶斯-7.9，基准-7.92（越高越好）。案例太少，无法证明优越性。

来源及完整休刊历史