Crypto Casino
Εργαλείο Torrent
Τρόπος εκτίμησης της πραγματικής απόδοσης ανά 1000 σπιν
Μπορείτε να υπολογίσετε την «πραγματική απόδοση» (δηλαδή το πραγματικό RTP της συνεδρίας σας) για 1000 περιστροφές χωρίς πολύπλοκα στατιστικά στοιχεία. Είναι σημαντικό να συλλέγονται σωστά τα δεδομένα, να υπολογίζονται οι βασικές μετρήσεις και να αξιολογείται με ειλικρίνεια το σφάλμα: 1000 σπιν είναι μικρή απόσταση και η διασπορά θα είναι αισθητή, ιδίως σε εξαιρετικά πτητικές χρονοθυρίδες.
1) Τι ακριβώς υπολογίζουμε
Πραγματικό ΠΚΤ του δείγματος: ο λόγος της συνολικής πληρωμής προς το συνολικό επιτόκιο των σπιν Ν.
Τύπος σταθερού επιτοκίου (β):[
\ widehat {RTP} =\frac {\sum _ {i = 1} {N }\text {win} _ i} {N\cdot b }\times 100%
]Συχνότητα Hit (HF): η αναλογία περιστροφών με οποιαδήποτε πληρωμή (\text {win} _ i> 0).
Διακύμανση και «ragging»: πόσο άνισα κατανέμονται τα κέρδη με την πάροδο του χρόνου (σειρά κενών περιστροφών, «εκρήξεις»).
2) Πώς συλλέγονται δεδομένα ανά 1000 περιστροφές (ελάχιστο)
Εκκίνηση ενός απλού πίνακα (μία σειρά = μία περιστροφή):- Περιστροφή όχι. , επιτόκιο β) (καλύτερα σταθερό), πληρωμή (\κείμενο {win} _ i).
- Σημαίες (προαιρετικά): «σημαντική νίκη» (για παράδειγμα, ≥×10 στο στοίχημα), γύρος μπόνους κ.λπ.
- καταμέτρηση (\widehat {RTP}) και HF;
- εκτίμηση της διακύμανσης από εμπειρικά δεδομένα·
- να δημιουργηθεί διάστημα εμπιστοσύνης ή να γίνει λαθρέμπορος.
3) Βασικοί υπολογισμοί των δεδομένων σας
Ας (N = 1000), το επιτόκιο είναι σταθερό (b).
1. Πραγματικό RTP:[
\ widehat {RTP} =\frac {\sum\text {win} _ i} {N\cdot b }\times 100%
]Παράδειγμα: για 1000 σπιν με ρυθμό 1, ένα σύνολο 940 ⇒ επιστρέφεται (\widehat {RTP} = 94%).
2. Συχνότητα Hit (HF):[
HF =\frac {# {i :\text {win} _ i> 0} {N }\times 100%
][
\ bar {X} =\frac {1} {N }\sum s 2 =\frac {1} {N-1 }\sum ( )\2
]Εδώ (\bar {X }\times 100% =\widehat {RTP}).
4) Διάστημα εμπιστοσύνης για RTP (ταχεία μέθοδος)
Αν έχετε (-ουν) (εμπειρικό πολλαπλασιαστή ΜΣΕ), τότε το τυπικό σφάλμα είναι:[
SE =\frac {s} {\sqrt {N}}
][
\ bar {X }\\pm\1 {,} 96\cdot SE
]Μετατρέποντας σε ποσοστά (πολλαπλασιάζοντας με 100%), παίρνουμε το διάστημα για RTP.
5) Διάστημα εμπιστοσύνης μέσω bootstrap (χωρίς τύπους)
1. Από τη διάταξη σας ({X _ i}) επανειλημμένα (για παράδειγμα, 5000 φορές) «τυχαία επανάληψη δείγματος» 1000 τιμές με επιστροφή.
2. Για κάθε δείγμα εκ νέου δειγματοληψίας, υπολογίζεται ο μέσος όρος (\bar {X} ) (και μετατρέπεται σε%).
3. Πάρτε το 2. 5η και 97. 5ο εκατοστημόριο του παραληφθέντος (\bar {X} ) - αυτό είναι το διάστημα εκκίνησης για το πραγματικό RTP.
Αυτό το διάστημα αντανακλά το πραγματικό «ragging» των δεδομένων σας και είναι συνήθως πιο ειλικρινής από την κλασική προσέγγιση.
6) Τι μετράει ως μια «κανονική» εξάπλωση των 1.000 περιστροφών
Η σωστή απάντηση εξαρτάται από τη μεταβλητότητα της χρονοθυρίδας. Τραχύ:- Χαμηλή/μέτρια μεταβλητότητα: η κατανομή του πραγματικού RTP ανά 1000 περιστροφές είναι συχνά εντός ± 5-10 ποσοστιαίων μονάδων του «διαβατηρίου» RTP.
- Υψηλή μεταβλητότητα: αποκλίσεις ± 10-20 + pp - ένα κοινό πράγμα σε μικρή απόσταση.
- Ως εκ τούτου, 1000 περιστροφές είναι μια ρητή εκτίμηση, όχι μια «ετυμηγορία εντιμότητας».
7) Ερμηνεία του αποτελέσματος: πώς να μην γίνει λάθος
94% με διαβατήριο 96-97% για 1000 περιστροφές - όχι λόγος εξαγωγής συμπερασμάτων. Δείτε το διάστημα εμπιστοσύνης: καλύπτει εύκολα το διαβατήριο RTP.
80-85% σε μια πολύ «κακή» απόσταση (χωρίς μπόνους/επιτυχίες) είναι δυνατή ακόμη και στο δίκαιο παιχνίδι. Έλεγχος γεγονότων στην ουρά: απλά δεν θα μπορούσε να συμβεί.
Κλειδί: Μην μπερδεύετε τη συνεδρία και μακροπρόθεσμα. Το ΠΚΤ διαβατηρίου εφαρμόζεται σε πολύ μεγάλους όγκους.
8) 3 πιο χρήσιμες μετρήσεις
Μέσος πολλαπλασιαστής κερδίζοντας πίσω (χωρίς μηδενικά): δείχνει μια «τυπική» πληρωμή που δεν καλύπτεται από σπάνια kh≈1000.
Διαστήματα μεταξύ σημαντικών γεγονότων (για παράδειγμα, ≥×10): το μέσο και το 75ο εκατοστημόριο θα δώσουν μια ρεαλιστική προσδοκία για «πόσο να περιμένετε».
Μέγιστη σειρά απωλειών (L-streak): χρήσιμη για τη δημιουργία απωλειών παύσης όχι μόνο για χρήματα, αλλά και για τον αριθμό των περιστροφών.
9) Μίνι κατάλογος ελέγχου υπολογισμού (μπορεί να προστεθεί σε οποιοδήποτε άρθρο/αναφορά)
1. Είσπραξη 1000 γραμμών: επιτόκιο, πληρωμή.
2. Αριθμός: (\widehat {RTP}), HF, (\bar {X}), (s), (SE).
3. Πίνακας του διαστήματος 95% (κλασικό και/ή bootstrap).
4. Γράψτε: διάμεσο διάστημα μεταξύ «σημαντικών» συμβάντων και top 3 L- streak.
5. Συνάγει ένα σύντομο συμπέρασμα: «Το αποτέλεσμα ταιριάζει/δεν ταιριάζει στο αναμενόμενο περιθώριο για μια τέτοια μεταβλητότητα».
10) Έτοιμο υπόδειγμα «διαβατήριο 1000 περιστροφών»
Χρονοθυρίδα/Πάροχος:...
Στοίχημα: ... (fix.)
Περιστροφές: 1000
Πραγματικό RTP: ...%
95% CI (bootstrap): ... -...%
HF (οποιαδήποτε νίκη): ...%
Διάμεσο διάστημα ≥×10: ... Περιστροφές (75ο εκατοστημόριο:...)
Max L-streak: ... σπιν
Παρατήρηση μεταβλητότητας: χαμηλή/μεσαία/υψηλή· αναμενόμενα «κενά» τμήματα...
Συμπέρασμα: ταιριάζει σε εύλογο περιθώριο σε σχέση με το διαβατήριο RTP (ναι/όχι), υπάρχει λόγος να αυξηθεί η ποσότητα των δεδομένων.
11) Συχνά λάθη και τρόπος αποφυγής τους
Στοίχημα μέσης δοκιμής/αλλαγή υποδοχής. Διατηρείτε σταθερές τις συνθήκες.
Συμπεράσματα χωρίς σφάλμα. Εμφανίστε πάντα ένα διάστημα, όχι μόνο μια περίοδο.
Αγνοώντας ουρές. Ένα × 300 μπορεί να τραβήξει RTP; no bonus - "πνιγμένο. "Αυτό είναι ένα χαρακτηριστικό, όχι μια "ανατροπή"
Πλάνη του τζογαδόρου. Η μακρά έρημος δεν «ενισχύει την ευκαιρία» της επόμενης περιστροφής.
12) Τι να κάνετε αν θέλετε να είστε πιο ακριβείς
Αυξήστε τον όγκο σε 10.000 + περιστροφές ή συνδυάστε αρκετές ανεξάρτητες συνεδρίες.
Χρησιμοποιήστε το bootstrap τακτικά και αποθηκεύστε τα δεδομένα πηγής.
Για HF, μπορείτε να εφαρμόσετε μια εκτίμηση Bayesian (β a priori) - θα δώσει ακριβή διαστήματα για σπάνια συμβάντα.
Με μια σταθερή τράπεζα - συγκρίνετε όχι μόνο την RTP, αλλά και τις αναλήψεις (μέγιστη ανάληψη) προκειμένου να κατανοήσετε την «τιμή» της μεταβλητότητας.
Κάτω γραμμή: 1.000 περιστροφές είναι ένα γρήγορο «θερμόμετρο», όχι μια διάγνωση. Σωστά συλλεγμένα δεδομένα, υπολογισμός του πραγματικού διαστήματος RTP, HF και εμπιστοσύνης (κατά προτίμηση bootstrap) σας επιτρέπουν να καταλάβετε αν είστε στον αναμενόμενο διάδρομο για αυτό το επίπεδο μεταβλητότητας. Το μόνο που υπερβαίνει το πεδίο εφαρμογής είναι ένας λόγος για να μην εξαχθούν βιαστικά συμπεράσματα, αλλά να επεκταθεί το δείγμα και να διπλασιαστεί η μεθοδολογία.