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1000 스핀 당 실제 수익을 추정하는 방법
복잡한 통계없이 1000 스핀에 대한 "실제 수익률" (즉, 세션의 실제 RTP) 을 추정 할 수 있습니다. 데이터를 올바르게 수집하고 기본 메트릭을 계산하며 오류를 정직하게 평가하는 것이 중요합니다. 1000 스핀은 짧은 거리이며 특히 휘발성이 높은 슬롯에서 스프레드가 두드러집니다.
1) 정확히 우리가 추정하는 것
샘플의 실제 RTP: 총 지불 대 N 스핀의 총 요율 비율.
고정 속도 공식 (b):[
\ widehat {RTP} =\frac {\sum _ {i = 1} {N }\tex {win} _ i} {N\cdot b }\times100%
]적중 주파수 (HF): 지불금이있는 스핀의 비율 ((\tex {win} _ i> 0)).
변형과 "래깅": 시간이 지남에 따라 상금이 얼마나 고르지 않게 분배되는지 (일련의 빈 스핀, "버스트").
2) 1000 스핀 당 데이터 수집 방법 (최소)
간단한 테이블을 시작하십시오 (한 행 = 한 회전)
회전하지 않습니다. (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
깃발 (선택 사항): "유의 한 승리" (예를 들어, 보너스 10 이상), 보너스 라운드 등
이것은 다음에 충분합니다
카운트 (\widehat {RTP}) 및 HF;- 경험적 데이터로부터의 추정 분산;
신뢰 간격을 구축하거나 부트 스트랩을 만듭니다.
3) 데이터에 대한 기본 계산
(N = 1000), 속도가 고정됩니다 (b).
1. 실제 RTP:[
\ widehat {RTP} =\frac {\sum\tex {win} _ i} {N\cdot b }\times100%
]예: 1의 속도로 1000 개의 스핀에 대해 총 940 개의 BA가 반환되었습니다 (\widehat {RTP} = 94%).
2. 적중 주파수 (HF):[
HF =\frac {# {i :\텍스트 {win} _ i> 0}} {N }\times100%
]3. "베팅 승리" 의 경험적 차이는 다음과 같습니다
(X _ i =\frac {\tex {win} _ i} {b}) (스핀 당 승수) 를 고려하십시오. 그런 다음:[
\ bar {X} =\frac {1} {N }\sum X _ i ,\quad s ² 2 =\frac {1} {N-1 }\sum (X _ i-\bar {X}) ² 2
]여기서 (\bar {X }\times100% =\widehat {RTP}).
4) RTP에 대한 신뢰 간격 (빠른 방법)
(s) (경험적 MSE 승수) 가있는 경우 표준 오류는 다음과 같습니다[
SE =\frac {s} {\sqrt {N}}
]그리고 승수에 대한 대략 95% 의 신뢰 구간은 다음과 같습니다
[
\ bar {X }\\pm\1 {,} 96\cdot SE
]백분율로 변환 (100% 곱하기) 하면 RTP 간격이 생깁니다.
5) 부트 스트랩을 통한 자신감 간격 (공식없이)
1. 배열 ({X _ i}) 에서 반복적으로 (예: 5000 회) "무작위로 다시 샘플" 1000 값을 반환합니다.
2. 다시 샘플링 된 각 샘플에 대해 평균 (\bar {X} ²) 을 계산하고% 로 변환하십시오.
3. 2를 가져 가라. 5와 97. 수신 된 부트 스트랩 간격의 5 번째 백분위 수 (\bar {X} ²) - 실제 RTP의 부트 스트랩 간격입니다.
이 간격은 데이터의 실제 "래깅" 을 반영하며 일반적으로 고전적인 접근 방식보다 정직합니다.
6) 1,000 스핀의 "정상적인" 스프레드로 간주되는 것
정답은 슬롯의 변동성에 달려 있습니다. 거친:- 저/중간 변동성: 1000 스핀 당 실제 RTP의 확산은 종종 "여권" RTP의 5-10% 포인트 내에 있습니다.
- 변동성이 높음: 편차 λ10-20 + pp-짧은 거리에서 흔히 볼 수 있습니다.
- 따라서 1000 스핀은 "정직의 평결" 이 아니라 명시 적 평가입니다.
7) 결과 해석: 실수하지 않는 방법
1000 스핀에 대해 96-97% 의 여권으로 94% - 결론을 도출 할 이유가 없습니다. 자신감 간격을보십시오: 여권 RTP를 쉽게 "커버" 합니다.
페어 플레이에서도 매우 "사악한" 거리 (보너스/적중 없음) 에서 80-85% 가 가능합니다. 꼬리 이벤트를 확인하십시오: 단순히 일어날 수 없습
1000 스핀 당> 120% - 또한 정상: 큰 히트/보너스로 "좋은 창" 을 누르십시오.
키: 세션과 장기를 혼동하지 마십시오. 여권 RTP는 매우 많은 양으로 구현됩니다.
8) 3 더 유용한 지표
백을 통한 중간 승수 (0 없음): 희귀 kh 차수 1000이 적용되지 않는 "일반적인" 지불금을 보여줍니다.
중요한 이벤트 사이의 간섭 (예: 소 × 10): 중앙값과 75 번째 백분위 수는 "얼마나 기다려야 하는가" 에 대한 현실적인 기대를 제공합니다.
최대 일련의 손실 (L-streak): 돈뿐만 아니라 스핀 수에도 정지 손실을 설정하는 데 유용합니다.
9) 미니 계산 체크리스트 (모든 기사/보고서에 삽입 할 수 있음)
1. 1000 줄을 모으십시오: 요금, 지불.
2. 카운트: (\widehat {RTP}), HF, (\bar {X}), (s), (SE).
3. 95% 간격 (클래식 및/또는 부트 스트랩) 을 플롯합니다.
4. 쓰기: "중요한" 이벤트와 상위 3 개의 L- 행진 사이의 중간 간격.
5. "결과는 그러한 변동성에 대한 예상 스프레드에 맞거나 맞지 않습니다".
10) 준비된 템플릿 "여권 1000 스핀"
슬롯/공급자:...
내기: ... (수정)
스핀: 1,000
실제 RTP: ...%
95% CI (부트 스트랩): ... -...%
HF (모든 승리): ...%
중간 × × 10 간격: ... 스핀 (75 번째 백분위 수:...)
최대 L- 스트라이크: ... 스핀
변동성 의견: 낮음/중간/높음; 예상되는 "빈" 세그먼트...
결론: 여권 RTP (예/아니오) 에 비해 합리적인 확산에 적합하다면 데이터 양을 늘릴 이유가 있습니다.
11) 빈번한 실수와 피하는 방법
테스트 중반 베팅/슬롯 변경. 조건을 안정적으로 유지하십시오
오류없는 결론. 항상 기간이 아닌 간격을 표시하십시오.
꼬리를 무시합니다. 하나의 × 300은 RTP를 당길 수 있습니다 보너스 없음 - "익사. "이것은" 트위스트 "가 아닌 기능입니다.
도박꾼의 오류. 긴 사막은 다음 스핀의 "기회를 높이지" 않습니다.
12) 더 정확하고 싶다면해야 할 일
볼륨을 10,000 이상으로 늘리거나 여러 개의 독립적 인 세션을 결합하십시오
부트 스트랩을 정기적으로 사용하고 소스 데이터를 저장하
HF의 경우 베이지안 추정치 (βa priori) 를 적용 할 수 있습니다. 드문 경우에 정확한 간격을 제공합니다.
고정 은행을 사용하면 변동성의 "가격" 을 이해하기 위해 RTP뿐만 아니라 결점 (최대 결점) 도 비교하십시오.
결론: 1,000 스핀은 진단이 아니라 빠른 "온도계" 입니다. 정확하게 수집 된 데이터, 실제 RTP, HF 및 신뢰 구간 계산 (바람직하게는 부트 스트랩) 을 통해이 수준의 변동성에 대해 예상 복도에 있는지 여부를 이해할 수 있습니다. 범위를 넘어서는 것은 성급한 결론을 내리는 것이 아니라 샘플을 확장하고 방법론을 다시 확인하는 이유입니다.