获胜率：概率如何排列
1）基本术语（简称）
RNG是服务器随机数生成器，指定了每个回合的结果。
命中率（HR）是"命中"的频率。澄清你认为是"热门"：
HR\_ any：任何支付'M> 0'的回合份额。
HR\_ net：净利润'M> 1'（支付更多费率）的回合份额。
RTP是预期的长期回报：'RTP=Σ p_i·M_i'。
波动性是付款的方差（多少"破烂"的轮廓）。
最大曝光-每轮胜利的上限（乘数帽）。
在这里，"p_i"是结果"i"的概率，"M_i"是速率的相应乘数。
2）为什么高HR不意味着"加号"
RTP分布在所有结果中。如果"命中率"的最大份额是小系数（或退款≤ 1 ×），则可以在低RTP下频繁进行小额支付（高HR\any）。相反，在罕见的大乘数下低HR可以产生相同的RTP。
总计：HR描述了"事情发生的频率"，RTP描述了"平均返回多少"，波动性描述了"结果的跳跃程度"。
3）单轮和会议公式
预期的每轮付款：'E ［Payout］=RTP· S'，其中'S'是赌注。
N轮的预期总数（固定为S）：'E ［Net］=N· S·（RTP − 1）'。
在N回合中≥一个"命中"的概率：
по HR\_any: `P(≥1) = 1 − (1 − HR_any)^N`;
по HR\_net: `P(≥1) = 1 − (1 − HR_net)^N`.
K'hit'概率（伯努利，独立回合）："C（N，k）·HR^k·（1 − HR）^（N − k）"。
首次"热门"之前的平均回合数："1/HR"。
在p机会的第一个奖金之前：几何等待"1/p"。
4）一个明确的例子（离散模型）
让Tap＆Win的结果地图如下：
检查和结论：
RTP: `0.36·1.5 + 0.10·3 + 0.02·5 = 0.54 + 0.30 + 0.10 = 0.94` → 94%.
HR\_any = HR\_net = 0.36+0.10+0.02 = 0.48（48%）（全部付款>1 ×）。
在10轮比赛中看到≥1付款的可能性：'1 − 0。52^10 ≈ 99.86%`.
以S：'E ［Net］=N·S·（0。94 − 1) = −0.06·N·S`.
5）"奖金"和"大奖金"的频率"
开发人员经常发布罕见事件的频率（例如，"奖金下降了100分之一"→ "p=0。01`).
有机会在200轮比赛中看不到奖金：'（1 − 0。01)^{200} ≈ 13–14%`.这是正常的，不是"不诚实"的迹象。
奖金之间的平均间隔为"1/p"回合（大数定律在长距离内运行，不在短时间内运行）。
6）崩溃和现金阈值（通用，没有"魔术"）
在崩溃亚种中，乘数"X"具有提供者给出的生存函数'S （x）=P （X≥x）'。
在"x"门槛上"有时间"缓存的机会等于"S"（x）"。
RTP缝合到"X"分布中；转移阈值会改变方差而不是系统的预期。
练习：早期"x" →高于HR\_ net，大尾巴以下；后期"x" →相反。
7）提供商如何收集所需的配置文件
权重/扇区表（离散PMF）或连续分布（用于崩溃/物理）。
调谐器：小额支付频率（控制HR），中型/大型（控制RTP和尾巴）的份额，帽子切割最大曝光。
回合的独立性得以维持；-进步者/任务不应改变结果的几率（诚实设计）。
8）玩家如何正确阅读"频率"
1.找出什么是"热门"：任何付款或有利可图的付款。
2.请参阅RTP和caps以及HR。低乘数下频繁的"噪声"可能会产生低RTP的高HR\any。
3.对于罕见事件（奖金/主要X），请考虑会话概率而不是"必须下降"。
4.在崩溃中使用自动缓存（例如X1）。5-X2）以稳定HR\_ net和方差。
5.记住：'E ［Net］=N· S·（RTP − 1）'-游戏速度（N/h）直接影响小时曝光。
9）人力资源对其数据的评估
得分：'HR̂=k/N'（k是N回合中"命中"的数量）。
粗略的95% interval： 'HR̂ ± 1.96·√ （HR̂ （1−HR̂ ）/N）'（适用于大N）。
比较HR\_ net和HR\_ any：差异显示"退款/微额付款"的比例。
10）频繁的误解
"必须交替：有很多空白-现在会下降"→玩家失误（赌徒的失误）。独立回合不会"记住"过去。
"抓住时间-我改变机会"（在即时模式中）→结果由RNG确定；时间仅影响提供滑动窗口的地方。
"高HR=有利可图的游戏"→没有RTP/波动性，论文毫无意义。
"奖金1/100，这意味着100将完全下降"→不，从数学上讲，这是期望而不是保证。
11）比赛前的支票清单（关于概率）
在这款游戏中确定什么是"热门"吗？
RTP、波动/支付配置文件、乘数卡是否可见?
是否有关于奖金和大X频率（约定阈值，例如≥ X 10）的数据？
崩溃：自动缓存和统计信息'S （x）'/缓存历史记录可用吗?
你知道你的小时曝光"N· S"并计划限制吗？
12）负责任的游戏（最低）
时间限制/存款、暂停、演示以了解HR/RTP/表演。与许可运营商一起玩（RNG审计）；记住，等待<1是赌博的常态，人力资源描述了事件的频率，但没有利润。
结果
Tap&Win的获胜频率是关于你看到付款的频率，而不是你最终收到的金额。参见HR\any/HR\_ net以及RTP和波动，以"1 − （1 − HR）^N"公式计算会话赔率，酌情使用自动缓存，并控制速度（"N'）限制。然后，"频率"将成为选择和期望的有用工具，而不是幻想的来源。
RNG是服务器随机数生成器，指定了每个回合的结果。
命中率（HR）是"命中"的频率。澄清你认为是"热门"：
HR\_ any：任何支付'M> 0'的回合份额。
HR\_ net：净利润'M> 1'（支付更多费率）的回合份额。
RTP是预期的长期回报：'RTP=Σ p_i·M_i'。
波动性是付款的方差（多少"破烂"的轮廓）。
最大曝光-每轮胜利的上限（乘数帽）。
在这里，"p_i"是结果"i"的概率，"M_i"是速率的相应乘数。
2）为什么高HR不意味着"加号"
RTP分布在所有结果中。如果"命中率"的最大份额是小系数（或退款≤ 1 ×），则可以在低RTP下频繁进行小额支付（高HR\any）。相反，在罕见的大乘数下低HR可以产生相同的RTP。
总计：HR描述了"事情发生的频率"，RTP描述了"平均返回多少"，波动性描述了"结果的跳跃程度"。
3）单轮和会议公式
预期的每轮付款：'E ［Payout］=RTP· S'，其中'S'是赌注。
N轮的预期总数（固定为S）：'E ［Net］=N· S·（RTP − 1）'。
在N回合中≥一个"命中"的概率：
по HR\_any: `P(≥1) = 1 − (1 − HR_any)^N`;
по HR\_net: `P(≥1) = 1 − (1 − HR_net)^N`.
K'hit'概率（伯努利，独立回合）："C（N，k）·HR^k·（1 − HR）^（N − k）"。
首次"热门"之前的平均回合数："1/HR"。
在p机会的第一个奖金之前：几何等待"1/p"。
💡在RNG许可的游戏中，回合是独立的。"系列"和"条纹"是正常统计数据而不是"子程序"。
4）一个明确的例子（离散模型）
让Tap＆Win的结果地图如下：
| 出埃及记 | 概率 | 乘数"M" |
|---|---|---|
| ------------- | ----------: | ------------: |
| 空白 | 0。52 | 0× |
| 小胜利 | 0。36 | 1.5× |
| 平均值 | 0。10 | 3× |
| 大 | 0。02 | 5× |
检查和结论：
RTP: `0.36·1.5 + 0.10·3 + 0.02·5 = 0.54 + 0.30 + 0.10 = 0.94` → 94%.
HR\_any = HR\_net = 0.36+0.10+0.02 = 0.48（48%）（全部付款>1 ×）。
在10轮比赛中看到≥1付款的可能性：'1 − 0。52^10 ≈ 99.86%`.
以S：'E ［Net］=N·S·（0。94 − 1) = −0.06·N·S`.
💡相同的RTP=94％可以组装，并且具有较低的HR（罕见的大乘数）。这就是为什么将HR和RTP一起进行比较的原因，再加上观察波动（波动）。
5）"奖金"和"大奖金"的频率"
开发人员经常发布罕见事件的频率（例如，"奖金下降了100分之一"→ "p=0。01`).
有机会在200轮比赛中看不到奖金：'（1 − 0。01)^{200} ≈ 13–14%`.这是正常的，不是"不诚实"的迹象。
奖金之间的平均间隔为"1/p"回合（大数定律在长距离内运行，不在短时间内运行）。
6）崩溃和现金阈值（通用，没有"魔术"）
在崩溃亚种中，乘数"X"具有提供者给出的生存函数'S （x）=P （X≥x）'。
在"x"门槛上"有时间"缓存的机会等于"S"（x）"。
RTP缝合到"X"分布中；转移阈值会改变方差而不是系统的预期。
练习：早期"x" →高于HR\_ net，大尾巴以下；后期"x" →相反。
7）提供商如何收集所需的配置文件
权重/扇区表（离散PMF）或连续分布（用于崩溃/物理）。
调谐器：小额支付频率（控制HR），中型/大型（控制RTP和尾巴）的份额，帽子切割最大曝光。
回合的独立性得以维持；-进步者/任务不应改变结果的几率（诚实设计）。
8）玩家如何正确阅读"频率"
1.找出什么是"热门"：任何付款或有利可图的付款。
2.请参阅RTP和caps以及HR。低乘数下频繁的"噪声"可能会产生低RTP的高HR\any。
3.对于罕见事件（奖金/主要X），请考虑会话概率而不是"必须下降"。
4.在崩溃中使用自动缓存（例如X1）。5-X2）以稳定HR\_ net和方差。
5.记住：'E ［Net］=N· S·（RTP − 1）'-游戏速度（N/h）直接影响小时曝光。
9）人力资源对其数据的评估
得分：'HR̂=k/N'（k是N回合中"命中"的数量）。
粗略的95% interval： 'HR̂ ± 1.96·√ （HR̂ （1−HR̂ ）/N）'（适用于大N）。
比较HR\_ net和HR\_ any：差异显示"退款/微额付款"的比例。
10）频繁的误解
"必须交替：有很多空白-现在会下降"→玩家失误（赌徒的失误）。独立回合不会"记住"过去。
"抓住时间-我改变机会"（在即时模式中）→结果由RNG确定；时间仅影响提供滑动窗口的地方。
"高HR=有利可图的游戏"→没有RTP/波动性，论文毫无意义。
"奖金1/100，这意味着100将完全下降"→不，从数学上讲，这是期望而不是保证。
11）比赛前的支票清单（关于概率）
在这款游戏中确定什么是"热门"吗？
RTP、波动/支付配置文件、乘数卡是否可见?
是否有关于奖金和大X频率（约定阈值，例如≥ X 10）的数据？
崩溃：自动缓存和统计信息'S （x）'/缓存历史记录可用吗?
你知道你的小时曝光"N· S"并计划限制吗？
12）负责任的游戏（最低）
时间限制/存款、暂停、演示以了解HR/RTP/表演。与许可运营商一起玩（RNG审计）；记住，等待<1是赌博的常态，人力资源描述了事件的频率，但没有利润。
结果
Tap&Win的获胜频率是关于你看到付款的频率，而不是你最终收到的金额。参见HR\any/HR\_ net以及RTP和波动，以"1 − （1 − HR）^N"公式计算会话赔率，酌情使用自动缓存，并控制速度（"N'）限制。然后，"频率"将成为选择和期望的有用工具，而不是幻想的来源。
