큰 승리 수학: 계산 방법

소개

슬롯에서 큰 이득은 보너스 드롭, 승수 활성화 및 심볼 캐스케이드와 같은 많은 이벤트의 드문 조합의 결과입니다. 확률을 이해하고 자금 조달을 올바르게 계획하려면 지불 수학 (RTP, EV, 분산 및 확률 분포) 을 이해해야합니다. 다음은 큰 상금 계산의 기초가되는 주요 개념과 공식입니다.

1. RTP 및 예상 값 (EV)

플레이어 (RTP) 로 돌아 가기-이론적 인 베팅 비율이 장기적으로 플레이어에게 반환됩니다

$$
\ mathrm {RTP} =\sum _ {i} P _ iimes W _ i,
$$

여기서 $ P _ i $ 는 결과 $ i $, $ W _ i $ 는 지불 승수 (베팅 단위) 입니다.
한 번의 스핀에 대한 예상 가치:

$$
\ mathrm {EV} = Simes\frac {\mathrm {RTP}} {100},
$$

여기서 $ S $ 는 베팅 크기입니다. EV는 특정 승리를 보장하지는 않지만 많은 수의 스핀에 대한 평균 수입을 보여줍니다.

2. 차이 및 표준 편차

분산 $\sigma ² 2 $ 는 EV 주변의 지불 확산을 측정합니다

$$
\ sigma ² 2 =\sum _ {i} P _ iimes (W _ i -\mu) ² 2,
\ 쿼드
\ mu =\frac {\mathrm {EV}} {S}.
$$
표준 편차 $\sigma =\sqrt {\sigma ² 2} $ 는 결과가 평균 EV에서 얼마나 멀어 졌는지를 나타냅니다.
슬롯 변동성은 $\sigma $ 와 직접 관련이 있습니다. $\sigma $ 가 높을수록 "점프" 가 더 많이 이기고 지불없이 기간이 길어집니다.

3. 큰 상금의 확률 분포

잭팟 확률 (최대 승수 $ M $):

$$
(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
$$

실제로, × 1,000- × 10,000의 선언 된 잠재력을 가진 슬롯의 경우, "최대" 주파수 범위는 $10 ² {-6} $ $ ~ $10 ² {-8} $ 입니다.
많은 수의 법칙은 실제 평균의 RTP 근사치를 $ No\infty $ 로 보장하지만, $ N = 10 ² 7 $ 스핀에서도 잭팟 이벤트는 드물게 남아 있습니다.

4. 큰 승리 전에 스핀 수를 추정

기하학적 분포 모델. 큰 이벤트 가능성이 $ p $ 인 경우 첫 번째 이벤트 전에 평균 수가 회전합니다

$$
E [N] =\frac {1} {p}.
$$
예. $ p = 10 ² {-6} $, $ E [N] = 1\, 000\, 000 $ 스핀. 스핀 당 €1로, 자금은 평균적으로 잭팟에 "살기" 위해이 등을 덮어야합니다.

5. 자신감 간격과 결과의 안정성

$ N $ 스핀에 대한 평균 (SE) 의 표준 오류:

$$
\ mathrm {SE} =\frac {\sigma} {\sqrt {N}}.
$$

평균 상금에 대한 95% 신뢰 간격:

$$
\ mathrm {EV }\pm 1 {,} 96imes\mathrm {SE}.
$$

6. 은행 계획:

7. 다른 전략의 조합

8. 주요 이벤트 계산 예

슬롯을 말합시다

결론