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如何計算在獎金回合中獲勝的機會
獎金回合是基本遊戲之上的一組規則：飛盤，乘數，粘性圍欄，收集器，獎品輪，帶有重擊和累積的「hold＆spin」。要計算賠率，您需要將力學轉換為概率模型，定義「成功」事件並計算概率和期望值。
1）我們正式化獎金機制
1.獎金類型：- 具有固定自旋數（N）和乘數的自旋。
- Hold＆Spin/Respins：從（K）細胞和3 Respins開始；每個新字符將計數器重置為3。
- 輪子/路徑（wheel/trail）：具有已知賠率的離散片段/步驟。
- 2.獲勝單位：每輪賠率乘數（X）。
- 3.「有意義的成功」閾值：例如（X\ge t）（≥×10，≥×50等）。
- 4.這是偶然的：字符下降，乘數，自旋添加，升級觸發。
2）根據力學選擇模型
A）沒有復雜鏈條的Frispins- 如果每個自旋都是獨立的，並且乘數（M）是固定的，則
[
X=\sum_{i=1}^{N} M\cdot Y_i, ]- (\mathbb{E}[X]=N\cdot M\cdot \mathbb{E}[Y])
- (\mathrm{Var}(X)=N\cdot M^2\cdot \mathrm{Var}(Y))
B）帶有「粘性」風格/積聚的Frispins
自旋的狀態取決於過去（已經堅持了多少韋爾德）。馬爾可夫鏈是合適的：狀態=病毒/乘數配置，其概率的過渡，獎勵是狀態中的預期收益。總預期-預期的步驟獎勵之和。
В) Hold & Spin / “coin feature”
當新硬幣出現在（S）窗口中時，respins繼續。表示（p）-「至少抓住一枚硬幣」的概率。然後，停止前的respin數具有帶有「成功=零硬幣」參數的分布；通過幾何/二項式和遞歸（以下簡體圖）來填充所有（S）單元的機會以及收集的硬幣的平均數量。
G）輪子/小徑
結果樹：在節點中-片段概率，在葉子中-獎勵。事件概率（X\ge t）是所有葉片的概率之和，帶有≥支付（t）。等待-總和（p_\ell\cdot x_\ell)。
3）您需要的基數
每個自旋的結果頻率為（q_k=\mathbb{P} （Y=k）或籃子（0； ≤×1； × 1- × 5； ≥×5）。
觸發獎勵放大器的概率（自旋增加，乘數升級）。
對於Hold&Spin： （p_1=\mathbb{P} （\text{硬幣在單元格中為revin}））,硬幣乘數的大小,香料字符的賠率（收集器、放大器、雙）。
車輪：片段表（概率，獎品）。
4）如何計算（\mathbb {P} （X\ge））-三種實際方法
方法1： 簡單自旋的分析
讓你（N）有自由旋轉，乘數（M），並且我們認為至少有一個自旋與（Y\ge y_0)。然後：- 一個背面的「大熱門」機會：（q =\mathbb {P}（Y\ge y_0))。
- 每個回合都沒有大擊的機會：（1-q）^N）。
- 因此（\mathbb {P} （\text {is ≥}y_0）=1-（1-q）^N）。
- 對於總閾值（X\ge t），請使用分布卷積（或正態近似值，如果（N）大且尾巴適中）。
方法2： 「sticky/ladder」的遞歸/馬可夫"
定義（s）狀態（kol vilds、當前乘數、剩余後背）。對於每個狀態,存儲：[
EV （s） =\text{等待從中獲勝}、\quad P_{\ge t} （s） =\text{機會超過閾值}。
][
EV(s)=\sum_{s'} p_{s\to s'},[,r(s\to s')+EV(s'),],\quad
P_{\ge t}(s)=\sum_{s'} p_{s\to s'},P_{\ge t'}(s'), ]其中（t'）是考慮到已經招募的剩余閾值。
方法3： Monte Carlo（通用）
根據他們的規則模擬100k-1M獎金。對於每個人-計算（X）。然後：- (\widehat{EV}=\frac{1}{M}\sum X^{(m)})
- (\widehat{\mathbb{P}}(X\ge t)=\frac{#{X^{(m)}\ge t}}{M})
- 用butstrap評估置信區間。
- 當力學復雜或表不完整時，這是最實用的路徑。
5）示例計算（簡化）
示例A： frispins 10 st.，乘數× 2
假設獎金中一個旋轉的經驗者：- (P(Y=0)=0.60,\ P(Y=0.5)=0.25,\ P(Y=2)=0.10,\ P(Y=10)=0.04,\ P(Y=50)=0.01).
- 然後（\mathbb {E} ［Y］=0\cdot0。60+0.5\cdot0.25+2\cdot0.10+10\cdot0.04+50\cdot0.01=1.15).
- (\Rightarrow \mathbb{E}[X]=N\cdot M\cdot \mathbb{E}[Y]=10\cdot2\cdot1.15=23）費率。
- 至少有一個≥×10自旋的機會（乘數以下）：（q=0。04+0.01=0.05).
- 至少在10次旋轉中獲得≥×10的機會：（1（1-0。05)^{10}\approx 40%).
- 總的來說，超過30 ×的機會-通過卷曲或蒙特卡洛進行評估。
示例B： Hold&Spin （6 × 3,3 respin,開始3枚硬幣）
讓≥1新硬幣在下一個重寫中下降的機會（p=0。42).現在結束的可能性是（1-p=0。58).
腳前額外的respin的預期數量（不考慮字段填充）（\approx\frac {p} {1-p}\approx 0。72）「延續周期」。
填充所有15個單元格的概率很小，並且隨著擴展字符的存在而增長。通過遞歸/模擬進行評估。
EV是硬幣平均值（考慮到稀有的升級）的總和，與收集的頭寸的預期數量有關。
6）從期望到風險： 散布和分量
獎金中有沈重的尾巴：罕見的大結果構成了電動汽車的重要組成部分。因此，除電動汽車外，還要考慮：- Quantili（Q_{50},Q_{75},Q_{90}）代表（X）：玩家通常會看到什麼；
- （\mathbb {P} （X=0））或接近零的結果（完全失敗）；
- （\mathbb {P} （X\ge））用於多個閾值（× 10、× 25、× 50、× 100）。
- 它提供了一個誠實的畫面：「通常是這樣」，「有時是這樣」，「很少是這樣」。
7）購買獎金（功能購買）
如果購買成本為（C）費率,則凈預期[
EV_{\text{net}}=\mathbb{E}[X]-C.
]如果（EV_{\text{net}}<0)，那麼在數學上購買是無利可圖的，即使它增加了「動作」頻率。還比較風險概況：購買通常會增加差異。
8）用於您的評論的「獎金護照」模板
獎金類型： frispins/hold&spin/輪子/混合
參數： （N）,乘數,香料字符,添加劑,網格大小
EV獎金： （方法：分析/蒙特卡洛，（M）運行）
獲勝分數（X）： （Q_{50}=...)、（Q_{75}=...)、（Q_{90}=...）
(\mathbb{P}(X\ge ×10 / ×25 / ×50 / ×100)): … / … / … / …
（\mathbb {P}（失敗））：- 風險評論：分散（低/中/高），典型的「沙漠」
- 特征購買：價格（C），（EV_{\text{net}}）=.；關於可行性的結論
9）常見估計錯誤
忽略狀態依賴性（粘性力學）並計為獨立自旋。
僅依靠平均水平。顯示配額和閾值幾率。
在單個統計信息中混合遊戲版本（不同的RTP池）。
重型尾巴的Monte Carlo短樣本：將運行增加到100k+。
10）短動作算法
1.記錄獎勵規則（步驟/狀態,其中隨機性）。
2.收集/評估概率（表格或經驗）。
3.選擇一種方法：分析（簡單），遞歸（如果有狀態），蒙特卡洛（始終有效）。
4.計算多個（t）的EV和（\mathbb {P} （X\ge））。
5.給出分量和風險結論；購買時-與價格比較。
底線：獎金獲勝的幾率被計算在內--無論是飛盤、輪子還是保持和旋轉。關鍵是正確地描述力學，選擇合適的模型，不僅評估平均值（EV），還評估超過重要閾值以及散射的幾率。所以你會得到一個現實的風險和期望的圖片，而不是「時間」或「魔術」模式的錯覺。