运气结束和技能开始的地方
1）问题的本质
在经典插槽中，整个结果由随机数生成器（RNG）确定，并且玩家的技能不会以任何方式影响数学上对胜利的期望。在基于技能的插槽中，结果的某些部分取决于技能，但是该部分嵌入了游戏模型中，以使总的RTP保持在给定的范围内。重要的是要了解纯随机性在哪里结束，玩家能够影响的区域开始。
2）总结果结构
$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$
$RTP_{ext {random}$是由RNG（背面，基本字符，奖金输入）形成的固定组件。
$RTP_{ext {skill}$-增加或减少回报的范围取决于在交互阶段的执行。
示例：
基本随机部分：90%
技能范围：0%至+5%
新秀将稳定地获得~ 90-91％，经验丰富的球员-94-95％。
3）运气在哪里
进入奖金：总是随机的，赔率由RNG决定。
基本组合：完全随机；玩家无法改变它们。
奖金的初始条件：乘数的大小、尝试次数或计时器在大多数情况下是偶然设定的。
4）技能的起点
迷你游戏和互动：准确性,反应速度,战略选择,路线优化。
选择风险选项："取回或继续"，在奖金范围内使用助推器。
执行的稳定性：能够从会议到会议重复高成绩，最大限度地减少错误。
5）技能区域限制
支付帽：即使完美的执行也取决于设定的最大值。
Flor技能：在弱游戏中，结果不会低于最小值以保持参与。
影响力份额：大多数Tytle
技能给出最后RTP的3-6％，其余的仍然是偶然的。
6）为什么技能不能抵消运气的主导地位
RNG决定了您完全有机会应用技能的频率（奖金频率）。
即使完美发挥奖金，入场频率低也限制了整体回报增长。
游戏的数学是平衡的，以便赌场保持距离优势。
7）对玩家的实际意义
短距离：随机性占主导地位；甚至一个好球员也能得到一个微弱的结果。
长距离：技能稳定奖金部分，减少波动，提高给定范围内的平均结果。
优化：迷你游戏训练，聚焦游戏，奖金免除赛车。
8）最终划分
运气：与机会下降和起跑条件有关的一切。
技能：任何与利用这些机会在既定范围内增加付款有关的事情。
结论：在基于技能的插槽中，运气和技能是同一过程的连续步骤。随机性提供了机会，该技能决定了其实现的效率。玩家只能控制其影响区域，但不控制其发生的频率。
在经典插槽中，整个结果由随机数生成器（RNG）确定，并且玩家的技能不会以任何方式影响数学上对胜利的期望。在基于技能的插槽中，结果的某些部分取决于技能，但是该部分嵌入了游戏模型中，以使总的RTP保持在给定的范围内。重要的是要了解纯随机性在哪里结束，玩家能够影响的区域开始。
2）总结果结构
$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$
$RTP_{ext {random}$是由RNG（背面，基本字符，奖金输入）形成的固定组件。
$RTP_{ext {skill}$-增加或减少回报的范围取决于在交互阶段的执行。
示例：
基本随机部分：90%
技能范围：0%至+5%
新秀将稳定地获得~ 90-91％，经验丰富的球员-94-95％。
3）运气在哪里
进入奖金：总是随机的，赔率由RNG决定。
基本组合：完全随机；玩家无法改变它们。
奖金的初始条件：乘数的大小、尝试次数或计时器在大多数情况下是偶然设定的。
4）技能的起点
迷你游戏和互动：准确性,反应速度,战略选择,路线优化。
选择风险选项："取回或继续"，在奖金范围内使用助推器。
执行的稳定性：能够从会议到会议重复高成绩，最大限度地减少错误。
5）技能区域限制
支付帽：即使完美的执行也取决于设定的最大值。
Flor技能：在弱游戏中，结果不会低于最小值以保持参与。
影响力份额：大多数Tytle
技能给出最后RTP的3-6％，其余的仍然是偶然的。
6）为什么技能不能抵消运气的主导地位
RNG决定了您完全有机会应用技能的频率（奖金频率）。
即使完美发挥奖金，入场频率低也限制了整体回报增长。
游戏的数学是平衡的，以便赌场保持距离优势。
7）对玩家的实际意义
短距离：随机性占主导地位；甚至一个好球员也能得到一个微弱的结果。
长距离：技能稳定奖金部分，减少波动，提高给定范围内的平均结果。
优化：迷你游戏训练，聚焦游戏，奖金免除赛车。
8）最终划分
运气：与机会下降和起跑条件有关的一切。
技能：任何与利用这些机会在既定范围内增加付款有关的事情。
结论：在基于技能的插槽中，运气和技能是同一过程的连续步骤。随机性提供了机会，该技能决定了其实现的效率。玩家只能控制其影响区域，但不控制其发生的频率。
