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फ्रीस्पिन की संभावना की गणना कैसे करें
फ्रीस्पिन आमतौर पर "3 + कहीं भी" नियम (कभी-कभी "रील्स 2-4", "2 + बिखरने वाला + जंगली", "प्रगति काउंटर", आदि) के अनुसार बिखरने वाले वर्णों को छोड़ कर लॉन्च किया जाता है। रील या स्पिन लॉग द्वारा बिखरने वाली आवृत्तियों को जानकर, आप एक पीठ (q) में ट्रिगर की संभावना का अनुमान लगा सकते हैं और इससे अपेक्षित प्रतीक्षा समय (ज्यामितीय वितरण) प्राप्त कर सकते हैं।
1) त्वरित शब्दकोश
(q) एक पीठ में फ्रिस्पिन चलाने की संभावना है।
औसत प्रतीक्षा अंतराल: (é mathbb {E} [T] = 1/q) स्पिन.
मध्ययुगीन अंतराल: 5} {łln (1-q)} wwwright é rceil) (लगभग (0 {,} 693/q) कम (q) पर।
(N) स्पिन के लिए इंतजार नहीं करने की संभावना: ((1-q) ^ N)।
(N) स्पिन के लिए ≥1 बार इंतजार करने की संभावना: (1- (1-q) ^ N)।
2) ड्रम स्ट्रिप्स (स्ट्रिप-काउंट) द्वारा सटीक गिनती
यदि आप टेप (वर्ण सूची) और प्रत्येक रील पर चरणों की संख्या जानते हैं:1. प्रत्येक रील (i) के लिए, गिनती करें
[
s_i=\frac{#\text{pozitsy रील} i} {# text {कुल स्थिति} i} पर बिखेरें.
][
q = sum _ {k = 3} ^ {5} łsum _ {subsack {A ~ subset {1 5} ए = k}· prod _ {i· in A} s_i\ prod _ {j· notin A (1-s_j).
][
q = sum _ {k = 3} ^ {5} ~ binom {5} {k} s ^ k (1-s) ^ {5-k}।
][
q = 08 prod _ {i = 2} ^ {4} s_i।
][
Q = sum _ {k = 3} ^ {5} łsum _ {A}· prod _ {i· in A} (s_i+w_i) × prod _ {j _ notin A (1-s_j-w_j))
जहां (ए) आकार के ड्रम (के) के सबसेट हैं। (अक्सर पहले तीन ड्रमों पर एक सन् निकटन पर्याप्त होता है यदि विल्ड्स को 4-5 पर नहीं गिना जाता है।)
> टिप्पणी:
> एक स्पिन एक चरित्र को घूमता है - प्रति स्पिन अधिकतम 1 बिखरता है।
> यदि ड्रम की अलग-अलग लंबाई/वजन है - तो अपने व्यक्ति का उपयोग करें (s_i)।
> "लाइन-स्लॉट" पदों के लिए सुसज्जित हैं; भारित के लिए - बिखरे हुए भार के अनुपात की गणना करें।
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3) मेगावे और चर पंक्ति नंबर स्लॉट
मेगावे में, ड्रम पर पदों की संख्या बदलती है। कॉन्फ़िगरेशन द्वारा सशर्त विचार करना व्यावहारिक है:
1. प्रत्येक रील (i) के लिए, स्थिति पर बिखरने की संभावना: (p_i=\frac{#\text{scatter-taylov}}{#\text{vsekh tiles}}) (आमतौर पर 1/प्रकार के वर्ण यदि संतुलन; कुछ खेलों का अपना वजन होता है)।
2. प्राप्त ऊंचाई के साथ (h_i), ड्रम पर कम से कम एक बिखरने की संभावना: (s_i (h_i) = 1- (1-p_i) ^ {h _ i})।
3. सशर्त (q (h_1,...,h_6)) - formulas 2 से सूत्रों के अनुसार, लेकिन (s_i (h_i)) के साथ।
4. अंतिम (q) ऊँचाई वितरण (सिमुलेशन द्वारा बेहतर) का माध्य (é mathbb {E} _ {h} [, q (h),] है।
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4) जब कोई तालिका नहीं होती है: लॉग द्वारा एक अनुभवजन्य
यदि आपके पास स्पिन लॉग है (डेमो या वास्तविक):
स्कोर (é hat q):
[
~ hat q = é frac {# text {text {trigers} {# × text {spins}।
]
आत्मविश्वास अंतराल (दुर्लभ घटना): जेफ़रीज़के साथ बायेसियन अनुमान का उपयोग करें (é text {Beta} (0 {,} 5)। 0 {,} 5) या विल्सन अंतराल - वे छोटे नमूनों पर अधिक स्थिर हैं।
आपको कितने स्पिन की आवश्यकता है? के साथ (q é दृष्टिकोण 1/200) (0। 5%), दसियों हज़ार स्पिन इकट्ठा करना उचित है, अन्यथा प्रसार बड़ा है।
"प्रतीक्षा" में स्थानांतरण: midian/माध्य अंतराल 1 से।
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5) "संयुक्त" यांत्रिकी और प्रगति ट्रिगर
प्रगति काउंटर (उदाहरण के लिए, 3 भागों को एकत्र करें): यह एक नकारात्मक द्विपद योजना है। यदि स्पिन (पी) के लिए "भाग" प्राप्त करने का मौका है, तो (एन) स्पिन के लिए पूरा करने का मौका:
[
~ mathbb {P} (T é le n) = wwwsum _ {k = 3} ^ {n} ~ binom {k-1} {2} p ^ 3 (1-p) ^ {{k-3}
]
औसत अपेक्षा (é mathbb {E} [T] = 3/p), मध्य - योग/सिमुलेशन द्वारा।
फ्रीस्पिन से पहले पहिए/ट्रेल्स: पहले पहिया को मारने का मौका, फिर फ्रीस्पिन सेक्टर का मौका। कुल संभावना चरणों का उत्पाद है (या परिणाम पेड़ की शाखाओं पर योग)।
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6) गणना के उदाहरण
A) 5 रील, नियम 3 +, टेप के बराबर, प्रत्येक (s = 0 {,} 12) पर।
[
q = × binom {5} {3} s ^ 3 (1-s) ^ 2 + × binom {5} s ^ 4 (1-s) + s ^ 5
]
[
= ~ 10 × cdot0 {,} 12 ^ 3 cdot0 {,} 88 ^ 2 + + 5 wwwe cdot0 {,} 12 ^ 4 × cdot0,} 88 × + × 0 {,} 12 ^ 5 र्स्ट्रक्स 0 {, 0167.
]
इसके लिए प्रतीक्षा कर रहा है: (é mathbb {E} [T] लगभग 60) स्पिन; माध्यिका (é दृष्टिकोण 0 {,} 693/0 {,} 0167 é दृष्टिकोण 41) स्पिन।
प्रति 100 स्पिन पर ≥1 ट्रिगर देखने की संभावना: (1- (1-0 {,} 0167) ^ {100} é दृष्टिकोण 80%).
बी) रील्स 2-4 केवल: (s_2=0{,}15,\ s_3=0{,}12,\ s_4=0{,}10)।
[
q = s _ 2 é rightarrow é mathbb {E} [T] लगभग 556, é mathrm {Med} लगभग 385।
]
C) Megaways (सशर्त उदाहरण): प्रत्येक 6 रील समान रूप से संभावना (h_i\in{2..7}) प्राप्त करता है, (p_i=p=1/12)।
फिर (s_i (h) = 1- (1-p) ^ h)।
अगला - गणना (q (h)) के अनुसार (2 (6 में से 3 +) और सभी पर औसत (एच) (बेहतर मोंटे कार्लो प्रति 100k कॉन्फ़िगरेशन)।
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7) अभ्यास करने की संभावना से
सत्र की योजना। ट्रिगर अपेक्षा के औसत/75 वें प्रतिशत को जानते हुए, कई ऐसे अंतराल के लिए सत्र की लंबाई और बैंक की योजना बनाएं।
स्लॉट तुलना। एक ही आरटीपी के साथ स्लॉट भिन्न हो सकते हैं (क्यू): एक अधिक बार फ्रिस्पिन देता है, लेकिन "कमजोर", दूसरा कम बार, लेकिन "फेटर"। "बोनस जीत (q) और मात्रा दोनों देखें।
लेखों में संचार। पाठक को एक "फ्रीस्पिन पासपोर्ट" दें: (q), (łmathbb {E} [T]), मंझला, 75 वां प्रतिशत और "(N) स्पिन के लिए ≥1 देखने का मौका"।
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8) मूल्यांकन को क्या विकृत कर सकता है
एक ही खेल के विभिन्न आरटीपी संस्करण - (s_i) और (क्यू) भिन्न हो सकते हैं।
बफर/मिशन/कैशबैक (क्यू) नहीं बदलते हैं, लेकिन अर्थव्यवस्था को बदलते हैं - मूल्य के साथ आवृत्ति को भ्रमित न करें।
दुर्लभ (q) के लिए छोटे नमूने → अनिश्चितता के भारी अंतराल; बेयस/विल्सन और/या सिमुलेशन का उपयोग करें।
ऊंचाइयों के सशर्त मॉडल के बिना मेगावे - बेहतर तुरंत मोंटे कार्लो।
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9) रेडी-मेड "फ्रीस्पिन पासपोर्ट" (टेम्पलेट)
ट्रिगर नियम: 3 + बिखरने वाला (1/5 रील्स; या 2-4; या 2 + बिखरने वाला + जंगली)
स्कोर (q):... (विधि: स्ट्रिप-काउंट/अनुभवजन्य/सिमुलेशन)
प्रतीक्षा अंतराल: औसत (1/q =...) स्पिन; मध्य...; 75 वां प्रतिशत...
(N =...) के लिए ≥1 मौका ट्रिगर करें:...%
जोखिम टिप्पणी: आवृत्ति बनाम बोनस की ताकत; विशिष्ट "रेगिस्तान"।
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नीचे की रेखा: फ्रिस्पिन की संभावना की गणना "ऊपर से" (टेप और नियमों द्वारा) या "नीचे से" (लॉग/सिमुलेशन द्वारा) की जा सकती है। कुंजी ट्रिगर नियम को सही ढंग से औपचारिक रूप देना है, यांत्रिकी (सीमित ड्रम, विल्ड्स-रिप्लेसमेंट, मेगावेज) की विशेषताओं को ध्यान में रखें, और फिर (क्यू) को समय के दिशानिर्देशों में अनुवाद करें जो खिलाता है।