Crypto Casino
Bieg torrent
Jak oszacować rzeczywisty zwrot na 1000 spinów
Można oszacować „prawdziwy zwrot” (czyli rzeczywisty RTP sesji) dla 1000 spinów bez skomplikowanych statystyk. Ważne jest, aby prawidłowo zbierać dane, obliczać podstawowe mierniki i uczciwie ocenić błąd: 1000 spinów jest krótka odległość, a rozprzestrzenianie się będzie zauważalne, zwłaszcza w bardzo lotnych gniazdach.
1) Co dokładnie szacujemy
Rzeczywisty RTP próbki: stosunek całkowitej płatności do całkowitej stawki dla N spinów.
Wzór stałej stawki (b):[
\ widehat {RTP} =\frac {\sum _ {i = 1} ^ {N }\tekst {win} _ i} {N\cdot b }\times100%
]Częstotliwość trafienia (HF): odsetek spinów z dowolną wypłatą ((\text {win} _ i> 0)).
Wariancja i „szalenie”: jak nierównomiernie wygrane są rozdzielane w czasie (seria pustych spinów, „wybuchy”).
2) Jak zbierać dane na 1000 spinów (minimum)
Uruchom prostą tabelę (jeden wiersz = jeden spin):- Spin nie. , rate (b) (lepiej ustalony), payout (\text {win} _ i).
- Flagi (opcjonalnie): „znacząca wygrana” (na przykład, ≥ × 10 do zakładu), runda bonusowa itp.
- liczba (\widehat {RTP}) i HF;
- oszacować różnicę w stosunku do danych empirycznych;
- zbudować przedział ufności lub zrobić bootstrap.
3) Podstawowe obliczenia na Twoich danych
Niech (N = 1000), stawka jest ustalona (b).
1. Rzeczywisty RTP:[
\ widehat {RTP} =\frac {\sum\text {win} _ i} {N\cdot b }\times100%
]Przykład: dla 1000 spinów z szybkością 1, w sumie zwrócono 940 α (\widehat {RTP} = 94%).
2. Częstotliwość trafień (HF):[
HF =\frac {# {i :\text {win} _ i> 0}} {N }\times100%
][
\ bar {X} =\frac {1} {N }\suma X_i,\quad s ^ 2 =\frac {1} {N-1 }\suma (X_i-\bar{X}) ^ 2
]Tutaj (\bar {X }\times100% =\widehat {RTP}).
4) Przedział ufności dla RTP (szybka metoda)
Jeśli masz (s) (empiryczny mnożnik MSE), to błędem standardowym jest:[
SE =\frac {s} {\sqrt {N}}
][
\ bar {X }\\pm\1 {,} 96\cdot SE
]Konwersja na procent (mnożenie przez 100%), otrzymujemy przedział dla RTP.
5) Przedział ufności przez bootstrap (bez wzorów)
1. Z tablicy ({X _ i}) wielokrotnie (na przykład 5000 razy) „losowo ponowna próbka” 1000 wartości z powrotem.
2. Dla każdej próbki ponownie pobranej należy obliczyć średnią (\bar {X} ^) (i przeliczyć na%).
3. Weź 2. Piąty i 97. 5 percentyle otrzymanego (\bar {X} ^) - to jest odstęp bootstrap dla rzeczywistego RTP.
Ten przedział odzwierciedla prawdziwe „szalenie” danych i jest zwykle bardziej uczciwy niż klasyczne podejście.
6) Co liczy się jako „normalny” rozkład 1000 spinów
Poprawna odpowiedź zależy od zmienności gniazda. Szorstkie:- Niska/średnia zmienność: rozkład rzeczywistego RTP na 1000 spinów jest często w granicach ± 5-10 punktów procentowych „paszportu” RTP.
- Wysoka zmienność: odchylenia ± 10-20 + pp - wspólna rzecz w niewielkiej odległości.
- Dlatego 1000 spinów to wyraźna ocena, a nie „werdykt uczciwości”.
7) Wykładnia wyniku: jak nie popełnić błędu
94% z paszportem 96-97% na 1000 spinów - nie jest powodem do wyciągnięcia wniosków. Zobacz przedział ufności: łatwo „obejmuje” paszport RTP.
80-85% na bardzo „zły” dystans (bez bonusów/trafień) jest możliwe nawet na fair play. Sprawdź zdarzenia ogonowe: po prostu nie może się zdarzyć.
Klucz: Nie mylić sesji i długoterminowe. Paszport RTP jest wdrażany w bardzo dużych ilościach.
8) 3 bardziej użyteczne metryki
Mediana mnożnika przez zwycięstwo w plecach (bez zer): pokazuje „typową” wypłatę nieobjętą rzadkimi kilogramy 1000.
Odstępy między istotnymi zdarzeniami (na przykład ≥ × 10): mediana i 75 percentyl dadzą realistyczne oczekiwanie na „ile czekać”.
Maksymalna seria strat (L-streak): przydatna do zakładania strat stop nie tylko dla pieniędzy, ale także dla liczby spinów.
9) Mini lista kontrolna obliczeń (może być dodana do dowolnego artykułu/sprawozdania)
1. Zbierz 1000 linii: stawka, płatność.
2. Liczba: (\widehat {RTP}), HF, (\bar {X}), (s), (SE).
3. Wykres 95% odstęp (klasyczny i/lub bootstrap).
4. Napisz: mediana odstępu między „znaczącymi” zdarzeniami a górną 3 L-smugą.
5. Wyciągnij krótki wniosek: „Wynik pasuje/nie mieści się w oczekiwanym rozłożeniu dla takiej zmienności”.
10) Gotowy szablon „paszport 1000 spinów”
Slot/dostawca:...
Zakład: ... (fix.)
Spiny: 1000
Rzeczywisty RTP: ...%
95% CI (bootstrap): ... -...%
HF (zwycięstwo): ...%
Mediana ≥ × 10 odstępu: ... spiny (75. percentyl:...)
Max L-streak: ... spiny
Komentarz zmienności: niski/średni/wysoki; spodziewane „puste” segmenty...
Wniosek: czy pasuje do rozsądnego rozłożenia w stosunku do paszportu RTP (tak/nie), czy istnieje powód, aby zwiększyć ilość danych.
11) Częste błędy i jak ich uniknąć
Zmiana zakładu/gniazda w połowie testu. Utrzymać stabilne warunki.
Wnioski bez błędu. Zawsze pokazywać odstęp, nie tylko okres.
Ignorowanie ogonów. Jeden × 300 może pociągnąć RTP; bez bonusu - "utopić. "To jest cecha, a nie "skręt"
Wpadka hazardzisty. Długa pustynia nie zwiększa szansy na następny spin.
12) Co zrobić, jeśli chcesz być dokładniejszy
Zwiększ objętość do 10 000 + spinów lub połączyć kilka niezależnych sesji.
Regularnie stosować bootstrap i przechowywać dane źródłowe.
W przypadku HF można zastosować oszacowanie Bayesian (β a priori) - daje dokładne odstępy czasu dla rzadkich zdarzeń.
Ze stałym bankiem - porównaj nie tylko RTP, ale również wypłaty (max drawdown) w celu zrozumienia „ceny” zmienności.
Linia dolna: 1000 spinów to szybki „termometr”, a nie diagnoza. Poprawnie zebrane dane, obliczenie rzeczywistego RTP, HF i przedział ufności (najlepiej bootstrap) pozwalają zrozumieć, czy jesteś w oczekiwanym korytarzu dla tego poziomu zmienności. Wszystko, co wykracza poza zakres, to powód, aby nie wyciągać pochopnych wniosków, ale rozszerzyć próbkę i dwukrotnie sprawdzić metodologię.