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प्रति 1000 स्पिन वास्तविक रिटर्न का अनुमान कैसे लगाएं
आप जटिल आंकड़ों के बिना 1000 स्पिन के लिए "वास्तविक रिटर्न" (यानी, आपके सत्र का वास्तविक आरटीपी) का अनुमान लगा सकते हैं। डेटा को सही ढंग से इकट्ठा करना, बुनियादी मैट्रिक्स की गणना करना और त्रुटि का ईमानदारी से आकलन करना महत्वपूर्ण है: 1000 स्पिन थोड़ी दूरी पर है, और प्रसार ध्यान देने योग्य होगा, खासकर अत्यधिक अस्थिर स्लॉट में।
1) वास्तव में हम क्या अनुमान लगाते हैं
नमूने का वास्तविक आरटीपी: एन स्पिन के लिए कुल दर के लिए कुल भुगतान का अनुपात।
निश्चित दर सूत्र (बी):[
~ widehat {RTP} = × frac {sum _ {i = 1} ^ {N} ~ text {win} _ i} {N é cdot b} 08 times100%
]हिट फ्रीक्वेंसी (HF): किसी भी भुगतान के साथ स्पिन का अनुपात (é text {win} _ i> 0)।
विचरण और "रैगिंग": समय के साथ जीत कितनी असमान रूप से वितरित की जाती है (खाली स्पिन की श्रृंखला, "फट")।
2) प्रति 1000 स्पिन (न्यूनतम) डेटा कैसे एकत्र करें
एक साधारण तालिका प्रारंभ करें (एक पंक्ति = एक स्पिन):- स्पिन नं। , दर (बी) (बेहतर निश्चित), भुगतान (é text {win} _ i)।
- झंडे (वैकल्पिक): "महत्वपूर्ण जीत" (उदाहरण के लिए, ≥×10 से शर्त), बोनस दौर, आदि।
- गिनती (łwidehat {RTP}) और HF;
- अनुभवजन्य डेटा से विचरण का अनुमान लगाएं;
- आत्मविश्वास अंतराल का निर्माण करें या बूटस्ट्रैप बनाएं।
3) आपके डेटा पर मूल गणना
चलो (N = 1000), दर तय है (b)।
1. वास्तविक आरटीपी:[
~ widehat {RTP} = é frac {łsum × text {win} _ i} {N é cdot b}· times100%
]उदाहरण: 1 की दर से 1000 स्पिन के लिए, कुल 940 ⇒ लौटाया गया (· वाइडहैट {RTP} = 94%)।
2. हिट फ्रीक्वेंसी (एचएफ):[
HF = é 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
]यहाँ (~ bar {X} × times100% = é वाइडहैट {RTP}).
4) आरटीपी के लिए विश्वास अंतराल (तेज विधि)
यदि आपके पास (ओं) (अनुभवजन्य एमएसई गुणक) है, तो मानक त्रुटि है:[
SE = é frac {s} {łsqrt {N}
][
· बार {X} é pm × 1 {,} 96 cdot SE
]प्रतिशत में परिवर्तित (100% से गुणा), हमें आरटीपी के लिए अंतराल मिलता है।
5) बूटस्ट्रैप के माध्यम से विश्वास अंतराल (सूत्रों के बिना)
1. आपके सरणी ({X _ i}) से बार-बार (उदाहरण के लिए, 5000 बार) "यादृच्छिक रूप से पुन: नमूना" 1000 मान वापसी के साथ.
2. प्रत्येक पुनः नमूना नमूने के लिए, माध्य की गणना करें (· bar {X} ^) (और% में परिवर्तित करें)।
3. 2 ले लो। 5 वीं और 97। प्राप्त के 5 वें प्रतिशत (· बार {X} ^) - यह वास्तविक आरटीपी के लिए बूटस्ट्रैप अंतराल है।
यह अंतराल आपके डेटा के वास्तविक "रैगिंग" को दर्शाता है और आमतौर पर क्लासिक दृष्टिकोण से अधिक ईमानदार है।
6) 1,000 स्पिन के "सामान्य" प्रसार के रूप में क्या मायने रखता है
सही उत्तर स्लॉट की अस्थिरता पर निर्भर करता है। रफ:- निम्न/मध्यम अस्थिरता: प्रति 1000 स्पिन वास्तविक आरटीपी का प्रसार अक्सर "पासपोर्ट" आरटीपी के 5-10 प्रतिशत अंकों के भीतर होता है।
- उच्च अस्थिरता: विचलन। 10-20 + पीपी - थोड़ी दूरी पर एक सामान्य बात।
- इसलिए, 1000 स्पिन एक व्यक्त मूल्यांकन है, न कि "ईमानदारी का फैसला।"
7) परिणाम की व्याख्या: गलती कैसे न करें
1000 स्पिन के लिए 96-97% के पासपोर्ट के साथ 94% - निष्कर्ष निकालने का कारण नहीं। विश्वास अंतराल देखें: यह आसानी से पासपोर्ट आरटीपी को "कवर" करता है।
बहुत "बुराई" दूरी पर 80-85% (बोनस/हिट के बिना) निष्पक्ष खेल पर भी संभव है। पूंछ की घटनाओं की जाँच करें: बस नहीं हो सकता है।
कुंजी: सत्र और दीर्घकालिक भ्रमित न करें। पासपोर्ट आरटीपी बहुत बड़ी मात्रा में कार्यान्वित किया जाता है।
8) 3 और अधिक उपयोगी मैट्रिक्स
बैक (शून्य के बिना) जीतकर मेडियन गुणक: एक "विशिष्ट" भुगतान दिखाता है जो दुर्लभ kh≈1000 द्वारा कवर नहीं किया गया है।
महत्वपूर्ण घटनाओं के बीच अंतराल (उदाहरण के लिए, ≥×10): औसत और 75 वें प्रतिशत "कितना इंतजार करना है" की यथार्थवादी उम्मीद देगा।
नुकसान की अधिकतम श्रृंखला (एल-स्ट्रीक): न केवल पैसे के लिए, बल्कि स्पिन की संख्या के लिए स्टॉप नुकसान स्थापित करने के लिए उपयोगी है।
9) मिनी गणना चेकलिस्ट (किसी भी लेख/रिपोर्ट में डाला जा सकता है)
1. 1000 लाइनें इकट्ठा करें: दर, भुगतान।
2. गणना: (· वाइडहैट {RTP}), HF, (· bar {X}), (s), (SE).
3. 95% अंतराल (क्लासिक और/या बूटस्ट्रैप) प्लॉट करें।
4. लिखें: "महत्वपूर्ण" घटनाओं और शीर्ष 3 एल-लकीर के बीच मध्य अंतराल।
5. एक संक्षिप्त निष्कर्ष निकालें: "परिणाम इस तरह की अस्थिरता के लिए अपेक्षित प्रसार में फिट/फिट नहीं होता है।"
10) रेडी-मेड टेम्पलेट "पासपोर्ट 1000 स्पिन"
स्लॉट/प्रदाता:...
शर्त: ... (फिक्स।)
स्पिन: 1,000
वास्तविक आरटीपी: ...%
95% सीआई (बूटस्ट्रैप): ... -...%
एचएफ (कोई भी जीत): ...%
मेडियन ≥×10 अंतराल: ... स्पिन (75 वां प्रतिशत:...)
मैक्स एल-लकीर: ... स्पिन्स
अस्थिरता टिप्पणी: कम/मध्यम/उच्च; अपेक्षित "खाली" खंड...
निष्कर्ष: क्या यह पासपोर्ट आरटीपी (हां/नहीं) के सापेक्ष एक उचित प्रसार में फिट बैठता है, क्या डेटा की मात्रा बढ़ाने का एक कारण है।
11) लगातार गलतियाँ और उनसे कैसे बचें
मिड-टेस्ट शर्त/स्लॉट परिवर्तन। परिस्थितियों को स्थिर रखें।- त्रुटि के बिना निष्कर्ष। हमेशा एक अंतराल दिखाएं, न कि केवल एक अवधि।
- पूंछ की अनदेखी। एक × 300 RTP खींच सकता है; कोई बोनस नहीं - "डूब गया। "यह एक विशेषता है, न कि "मोड़।"
- जुआरी की गिरावट। लंबा रेगिस्तान अगले स्पिन के "मौके को बढ़ावा" नहीं देता है।
12) यदि आप अधिक सटीक होना चाहते हैं तो क्या करें
वॉल्यूम को 10,000 + स्पिन तक बढ़ाएं या कई स्वतंत्र सत्रों को मिलाएं
बूटस्ट्रैप नियमित रूप से उपयोग करें और स्रोत डेटा संग्- एचएफ के लिए, आप एक बायेसियन अनुमान (एक प्राथमिकता) लागू कर सकते हैं - यह दुर्लभ घटनाओं के लिए सटीक अंतराल देगा।
- एक निश्चित बैंक के साथ - न केवल आरटीपी की तुलना करें, बल्कि अस्थिरता की "कीमत" को समझने के लिए ड्रॉडाउन (अधिकतम ड्रॉडाउन) भी करें।
नीचे की रेखा: 1,000 स्पिन एक त्वरित "थर्मामीटर" है, निदान नहीं। सही ढंग से एकत्र किए गए डेटा, वास्तविक आरटीपी, एचएफ और विश्वास अंतराल की गणना (अधिमानतः बूटस्ट्रैप) आपको यह समझने की अनुमति देता है कि क्या आप अस्थिरता के इस स्तर के लिए अपेक्षित गलियारे में हैं। यह सब दायरे से परे जाता है, जल्दबाजी में निष्कर्ष निकालने के लिए नहीं, बल्कि नमूने का विस्तार करने और कार्यप्रणाली की दोहरी जांच करने का एक कारण है।