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如何在1000个旋转中评估实际回报
在没有复杂统计数据的情况下，您可以估算出1000个旋转的"实际回报"（即您的会话的实际RTP）。重要的是要正确收集数据，计算基本指标并诚实地估计误差：1000个自旋是短距离，并且散布将是可见的，尤其是在高运动插槽中。
1）我们到底在评估什么
抽样实际RTP：总支付与每自旋N的总费率的比率。
固定费率（b）公式：[
\widehat{RTP}=\frac{\sum_{i=1}^{N} \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]命中频率（HF）：任何付款的自旋比例（\text {win}_i> 0）。
色散和"撕裂"：时间收益分布不均（空自旋系列，"爆发"）。
2）如何收集1000个自旋的数据（最低）
建立一个简单的表（一个字符串=一个旋转）：- #spine,费率（b）（更好固定）,付款（\text {win}_i）。
- 旗帜（根据需要）："有意义的胜利"（例如，≥×10投注），奖金回合等。
- 计算（\widehat {RTP}和HF）；
- 根据经验数据估计方差；
- 建立置信区间，或进行盗窃。
3）数据上的基本计算
令（N=1000），费率固定（b）。
1.实际RTP：[
\widehat{RTP}=\frac{\sum \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]示例：在1000个旋转中，以1的速度累计返回940 ⇒ （\widehat {RTP}=94％）。
2.Hit Frequency (HF):
[
HF=\frac{#{i:\text{win}_i>0}}{N}\times100%
][
\bar{X}=\frac{1}{N}\sum X_i,\quad s^2=\frac{1}{N-1}\sum (X_i-\bar{X})^2
]此处（\bar {X}\times100% =\widehat {RTP}。）
4）RTP的置信间隔（快速方法）
如果您有（s）（经验乘法器SSO），则标准错误为：[
SE=\frac{s}{\sqrt{N}}
][
\bar{X}\ \pm\ 1{,}96\cdot SE
]通过转换为百分比（乘以100％），我们得到RTP的间隔。
5）通过bootstrap的置信间隔（无公式）
1.从您的阵列（{X_i}中）反复出现（例如5000次）,在返回时随意重新映射到1000个值。
2.对于每个重新样本,请计算平均值（\bar {X}^（并翻译为%）。
3.以收到的2.5和97.5个百分位数（\bar {X}^）-这是实际的RTP的开销间隔。
这一时间间隔反映了您数据的真实"；裂痕"；，而且通常比传统方法更为诚实。
6）什么算作"正常"散布在1000个自旋上
正确的答案取决于插槽的波动性。粗略地说：- 低/平均波动：实际的RTP在1000个旋转中的分布通常在"护照"RTP的± 5-10个百分点之内。
- 高波动：偏差± 10-20+p.p.-在短距离内很常见。
- 因此，1000个旋转是快速评估而不是"诚实的判决"。
7）解释结果： 如何不弄错
94%的护照为96-97％，每1000个旋转没有理由得出结论。查看置信区间：它很容易"覆盖"护照RTP。
在非常"邪恶"的距离上（没有奖金/命中）80-85％甚至在公平的比赛中也是可能的。检查尾部事件：可能根本没有发生。
关键：不要溷淆会话和长颈鹿。护照RTP在非常大的范围内实现。
8）另外3个有用的指标
中位数乘数（无零）：显示"典型"付款，不被罕见kh≈1000所掩盖。
有意义的事件（例如≥×10）之间的间隔：中位数和第75 percentil将给出现实的"等待多少"期望。
最大损失系列（L-streak）：不仅在金钱上，而且在旋转数量上，都可用于设置止损。
9）计算迷你支票清单（可插入任何文章/报告中）
1.收集1000行：投注，付款。
2.计算：（\widehat {RTP}、HF、（\bar {X}、（s）、（SE）。
3.构造95％的间距（经典和/或bootstrap）。
4.说明："有意义"事件和前3个L-streak之间的间隔中位数。
5.得出一个简短的结论： "结果是堆叠的/不符合这种波动性的预期分布。"
10）现成的模板"护照1000旋转"
插槽/提供商：- 赌注：（fix.）
- 旋转：1000
- 实际RTP：……％
- 95％的DI（butstrap）：……-……％
- HF（任何收益）：……％
- 中位间距≥×10：……旋转（第75 percentil：……）
- Max L-streak：……旋转旋转
- 关于波动性的评论：低/平均/高；预期的"空白"片段……
- 结论：关于护照RTP（是/否）是否存在合理的散布，是否有理由增加数据量。
11）常见错误以及如何避免错误
在测试中间更改投注/插槽。保持条件稳定。
结论没有误差。总是显示一个间隔，而不仅仅是一个点。
忽略尾巴。300 ×之一可以"拉动"RTP；没有奖金-"溺水"。这是一项功能而不是"子程序"。
Gambler’s fallacy.漫长的沙漠不会"增加下一次旋转的机会"。
12）如果想要更准确,该怎么办
增加到10,000多个旋转或合并多个独立会话。
定期使用bootstrap并存储源数据。
对于HF，可以应用贝叶斯估计（β先验）-在罕见事件中会给出整齐的间隔。
在固定银行中，不仅要比较RTP，还要比较缩水（最大缩水），以了解波动的"价格"。
结果：1000个自旋是快速的"温度计"而不是诊断。正确收集的数据，实际的RTP，HF和置信区间（优于盗版）的计算可以让您了解您是否已进入该波动水平的预期走廊。任何超出范围的事情都不是匆忙得出结论的理由，而是扩大样本并重新检查方法。