如何使用支付表進行分析

付款表是插槽的「護照」：支付哪些組合以及支付多少費率。如果你補充有關鼓帶（reel strips）或至少合理假設的信息，你可以估計命中率，基本遊戲對RTP的貢獻，獎金的強度和波動性的性質。

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1）付款表中的確切內容

通常指出：

• 3/4/5的符號和系數（x乘以/對比率）相同。
• 狂野（替代，參與乘數）。
• Scatter（「在任何地方」付款和/或自旋觸發器）。
• 計數類型：lines（fix。線條，從左到右付款）或ways（在每個鼓上≥1匹配符號，從左到右順序；Megaways是可變的鼓高度）。
• 獎勵規則：免費旋轉,乘數,sticky/walking wilds, hold&spin,車輪。

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2）從支付表-命中率（基本遊戲）

2.1.線路模型（5 × 3, L線）

在鼓（r）上,符號（a）的比例（或重量）為（p_{a,r}）（每個旋轉一個位置）。對於固定線路上完全相同的k的組合（為簡單起見，沒有狂野）：

[
P(a, k)=\Big(\prod_{r=1}^{k} p_{a,r}\Big)\cdot\Big(1-p_{a,k+1}\Big), ]

右邊的乘數-在下一卷上「裁剪」系列（因此它恰好是k而不是k+1）。

然後，單行字符（a）的k匹配頻率為（P（a，k））。在所有線上-乘以（L）（根據可能的相交進行調整，通常在第一次近似時被忽略）。

任何類型的命中（無零）：

[
HF_{\text{base}}\approx 1 -\prod_{r=1}^{R} （1 -\sum_{a} p_{a,r} ）\text{（在行上被視為事件總和；在實踐中-總結所有字符/k的支付概率。}
]

2.2.沒有磁帶的簡化近似值

如果磁帶未知，通常會假定卷軸均勻：（p_{a,r}\approx p_a)。將弱字符組合到「購物車」中：高/中/低,分配粗糙的份額（例如,high=5%, mid=15%, low=25%）,然後計算（P （a, k）-獲得HF值和存款的順序。

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3）從支付表-到基礎遊戲的等待（EV）

如果每行k匹配符號（a）的支付等於每行（x_{a,k}）的費率,則按每行（b）的費率,等待一行：

[
EV_{\text{line}}=\sum_{a}\sum_{k\ge 3} x_{a,k}\cdot P(a,k)\cdot b.
]

在旋轉上（考慮到（L）線）：

[
EV_{\text{base}} = L\cdot EV_{\text{line}}.
]

如果付款以「總費率」列出，請刪除（L）。

野生作為替代品。為了準確起見，在狂野可以補充組合的地方更換（p_{a,r}\to p_{a,r}+p_{w,r}）（如果有的話，分開計算自己的狂野付款）。如果野生乘以參與× 2/ × 3的支付，則將參與組合的相應概率乘以平均參與乘數。

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4） Scatter和frispins： 頻率和貢獻RTP

Scatter付款（在任何地方）： 對於具有分數（p_{s,r}）的鼓上的s符號，概率恰好為m scatters：

[
P_{s}(m)=\sum_{\substack{A\subset{1..R}\	A	=m}}\ \prod_{i\in A} p_{s,i}\ \prod_{j\notin A}(1-p_{s,j}).
]

m-（x_{s,m}）（按總費率計算）的付款，貢獻：

[
EV_{\text{scatter}}=\sum_{m} x_{s,m}\cdot P_{s}(m).
]

自旋觸發器（通常m≥3）：

[
q_{\text{FS}}=\sum_{m\ge 3} P_{s}(m).
]

如果預期的獎金支付率為（總費率）（EV_{\text{FS}})，則貢獻：

[
EV_{\text{bonus}}=q_{\text{FS}}\cdot EV_{\text{FS}}.
]

最終RTP（如果全部以總費率的百分比表示）：

[
RTP \approx EV_{\text{base}} + EV_{\text{scatter}} + EV_{\text{bonus}}.
]

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5） Ways/Megaways： 如何閱讀付款表

5.1.路徑（例如243路,固定高度5 × 3）

（a）字符的k匹配組合表示「前k鼓上有≥1這樣的符號」。鼓上的概率（r）： （s_{a,r}=1- （1-p_{a,r}）^{h_r}）,其中（h_r）是行數（例如3）。然後：

[
P_{\text{ways}}(a,k)=\Big(\prod_{r=1}^{k} s_{a,r}\Big)\cdot(1-s_{a,k+1}), ]

與lines公式類似，但（s_{a,r}）而不是（p_{a,r})。EV被認為是具有路徑數權重的k支付總和（如果遊戲「為每條路徑」付費，則許多表立即給出x乘數為「組合」，不要再乘以一次）。

5.2.Megaways（可變高度）

高度（h_r）是隨機的。首先是固定（h）的條件計算，然後是海拔分布的平均計算：

[
q_{\text{FS}}=\mathbb{E}h\big[q{\text{FS}}(h)\big],\quad EV_{\text{base}}=\mathbb{E}h\big[EV{\text{base}}(h)\big].
]

在配置級別（h）上制造Monte Carlo是實用的。

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6）迷你示例（5 × 3，20行，沒有野外/scatter）

令A（high），B（mid），C（low）符號具有相同的鼓分數： （p_A=0{,}05,\ p_B=0{,}12,\ p_C=0{,}20）（其余為「零字符」）。付款（按線路費率）： 同一行上的概率「恰好是k」：

• (P(a,3)=p_a^3(1-p_a)), (P(a,4)=p_a^4(1-p_a)), (P(a,5)=p_a^5).

每行電動汽車：

[
EV_{\text{line}}=\sum_{a\in{A,B,C}}\sum_{k=3}^{5} x_{a,k},P(a,k).
]

計數（替換數字）後，乘以（L=20）-獲取基本遊戲的EV以進行旋轉（按線下註）。如果有scatter/獎金,請根據上面的公式添加其貢獻。

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7）支付表中的波動

高波動性的跡象：高個子字符中3-of-a-kind和5-of-a-kind的支付之間存在很大差距，罕見但油膩的獎金（小（q_{\text{FS}})，高（EV_{\text{FS}}))，野生/自由泳乘數。

方差估計（逼近）：

[
\mathrm{Var} \approx \sum_{j} p_j x_j^2 - \Big(\sum_{j} p_j x_j\Big)^2,  ]

其中（x_j）-所有可能的旋轉收益（投註），（p_j）-其概率。在實踐中，每個籃子中的籃子（0；≤×1；× 1-× 5；× 5-× 20；≥×20）和「代表性」（x）。

事件等待間隔：如果估計為（q_{\text{FS}}）或（q_{\ge\times 10}），則平均間隔（1/q），中位數（\approx 0{，}693/q）。

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8）如果數據很少，該怎麼辦

將裂片（p_{a,r}）校準為已知良好的RTP。從均勻開始（p_a)，計算基本電動汽車。如果知道（RTP）及其中的獎金份額-將獎金托付給剩余的獎金，然後更正（p_a），以便「低」角色獲得逼真的HF（「實時」遊戲為20-35％）。

收集經驗。演示中有5-10,000個旋轉：評估HF，3/4/5-combo份額和獎勵頻率-用作（p_{a,r})的錨點。

模擬。即使是粗略的模仿（統一鼓+支付表）也會給出合理的間隔和相對的插槽比較。

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9）經常出錯

博彩混亂。「到」vs「到總利率」的付款-正確地重新計算。

忽略狂野。它們大大提高了4/5組合的頻率；在概率中考慮為「替代」。

折叠不相交的事件而不進行驗證。在線上，組合相交；第一次近似時，可以忽略重疊，但在結論中記住。

Megaways作為常規方式。這裏的關鍵是鼓的高度分布。沒有它，立即模擬會更好。

混合RTP版本。在一個插槽中，它們有幾個是表一，重量→不同的RTP和頻率不同。

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10）「支付表插槽護照」-現成的模板

遊戲類型： lines/ways/Megaways；鼓：5 × 3/……；線/路線：……

關鍵字符：高/中低，帶有近似分數（p_a）（或「籃子」）。

HF（估計值）： .%（資料來源：計算/經驗）

基本遊戲對RTP的貢獻：pp。

Scatter：規則，付款；q_FS: …%;EV_FS: …費率；獎金的貢獻：pp。

間隔： 中位數到frispin……自旋；第75 percentil……

波動（質量）：低/平均/高；特征（大膽的5-of-a-kind，乘數，罕見的獎金）。

評論：強項/弱點（常見的小事vs罕見的大事），會議長度和費率建議。

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11）分析發表前快速支票清單

付款單位是否包括在線/總費率上？

是否指定了評估方法（p_{a,r}）（磁帶/經驗者/假設）?

RTP總和與護照收斂嗎（±幾個百分點）？

是否顯示了等待間隔和獎勵在RTP中的作用?

是否給出了波動估計和實際結論（會話長度、限制）？

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底線：支付表不僅是「圖標圖片」，而且是定量分析的起點。通過將其與鼓上的字符比例（或合理的近似值）相匹配，您將獲得HF，基本遊戲和RTP獎金的貢獻，等待間隔以及波動性的定性估計。這有助於比較插槽，安排會議時間並用數字語言編寫評論-沒有猜測和「計時魔術」。