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如何在1000個旋轉中評估實際回報
在沒有復雜統計數據的情況下，您可以估算出1000個旋轉的「實際回報」（即您的會話的實際RTP）。重要的是要正確收集數據，計算基本指標並誠實地估計誤差：1000個自旋是短距離，並且散布將是可見的，尤其是在高運動插槽中。
1）我們到底在評估什麼
抽樣實際RTP：總支付與每自旋N的總費率的比率。
固定費率（b）公式：[
\widehat{RTP}=\frac{\sum_{i=1}^{N} \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]命中頻率（HF）：任何付款的自旋比例（\text {win}_i> 0）。
色散和「撕裂」：時間收益分布不均（空自旋系列，「爆發」）。
2）如何收集1000個自旋的數據（最低）
建立一個簡單的表（一個字符串=一個旋轉）：- #spine,費率（b）（更好固定）,付款（\text {win}_i）。
- 旗幟（根據需要）：「有意義的勝利」（例如，≥×10投註），獎金回合等。
- 計算（\widehat {RTP}和HF）；
- 根據經驗數據估計方差；
- 建立置信區間，或進行盜竊。
3）數據上的基本計算
令（N=1000），費率固定（b）。
1.實際RTP：[
\widehat{RTP}=\frac{\sum \text{win}_i}{N\cdot b}\times100%
]示例：在1000個旋轉中，以1的速度累計返回940 ⇒ （\widehat {RTP}=94％）。
2.Hit Frequency (HF):
[
HF=\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
]此處（\bar {X}\times100% =\widehat {RTP}。）
4）RTP的置信間隔（快速方法）
如果您有（s）（經驗乘法器SSO），則標準錯誤為：[
SE=\frac{s}{\sqrt{N}}
][
\bar{X}\ \pm\ 1{,}96\cdot SE
]通過轉換為百分比（乘以100％），我們得到RTP的間隔。
5）通過bootstrap的置信間隔（無公式）
1.從您的陣列（{X_i}中）反復出現（例如5000次）,在返回時隨意重新映射到1000個值。
2.對於每個重新樣本,請計算平均值（\bar {X}^（並翻譯為%）。
3.以收到的2.5和97.5個百分位數（\bar {X}^）-這是實際的RTP的開銷間隔。
這一時間間隔反映了您數據的真實"；裂痕"；，而且通常比傳統方法更為誠實。
6）什麼算作「正常」散布在1000個自旋上
正確的答案取決於插槽的波動性。粗略地說：- 低/平均波動：實際的RTP在1000個旋轉中的分布通常在「護照」RTP的± 5-10個百分點之內。
- 高波動：偏差± 10-20+p.p.-在短距離內很常見。
- 因此，1000個旋轉是快速評估而不是「誠實的判決」。
7）解釋結果： 如何不弄錯
94%的護照為96-97％，每1000個旋轉沒有理由得出結論。查看置信區間：它很容易「覆蓋」護照RTP。
在非常「邪惡」的距離上（沒有獎金/命中）80-85％甚至在公平的比賽中也是可能的。檢查尾部事件：可能根本沒有發生。
關鍵：不要混淆會話和長頸鹿。護照RTP在非常大的範圍內實現。
8）另外3個有用的指標
中位數乘數（無零）：顯示「典型」付款，不被罕見kh≈1000所掩蓋。
有意義的事件（例如≥×10）之間的間隔：中位數和第75 percentil將給出現實的「等待多少」期望。
最大損失系列（L-streak）：不僅在金錢上，而且在旋轉數量上，都可用於設置止損。
9）計算迷你支票清單（可插入任何文章/報告中）
1.收集1000行：投註，付款。
2.計算：（\widehat {RTP}、HF、（\bar {X}、（s）、（SE）。
3.構造95％的間距（經典和/或bootstrap）。
4.說明：「有意義」事件和前3個L-streak之間的間隔中位數。
5.得出一個簡短的結論： 「結果是堆疊的/不符合這種波動性的預期分布。」
10）現成的模板「護照1000旋轉」
插槽/提供商：- 賭註：（fix.）
- 旋轉：1000
- 實際RTP：……％
- 95％的DI（butstrap）：……-……％
- HF（任何收益）：……％
- 中位間距≥×10：……旋轉（第75 percentil：……）
- Max L-streak：……旋轉旋轉
- 關於波動性的評論：低/平均/高；預期的「空白」片段……
- 結論：關於護照RTP（是/否）是否存在合理的散布，是否有理由增加數據量。
11）常見錯誤以及如何避免錯誤
在測試中間更改投註/插槽。保持條件穩定。
結論沒有誤差。總是顯示一個間隔，而不僅僅是一個點。
忽略尾巴。300 ×之一可以「拉動」RTP；沒有獎金-「溺水」。這是一項功能而不是「子程序」。
Gambler’s fallacy.漫長的沙漠不會「增加下一次旋轉的機會」。
12）如果想要更準確,該怎麼辦
增加到10,000多個旋轉或合並多個獨立會話。
定期使用bootstrap並存儲源數據。
對於HF，可以應用貝葉斯估計（β先驗）-在罕見事件中會給出整齊的間隔。
在固定銀行中，不僅要比較RTP，還要比較縮水（最大縮水），以了解波動的「價格」。
結果：1000個自旋是快速的「溫度計」而不是診斷。正確收集的數據，實際的RTP，HF和置信區間（優於盜版）的計算可以讓您了解您是否已進入該波動水平的預期走廊。任何超出範圍的事情都不是匆忙得出結論的理由，而是擴大樣本並重新檢查方法。