如何计算技能在特定游戏中的影响程度
1.为什么要确定技能的影响
基于技能的自动机结合了随机部分（RNG）和奖金，其中结果取决于玩家的动作。技能的影响水平表明，与基本结果相比，技能可以增加或减少总收益。这有助于：
真实评估游戏的潜力。
选择投注策略。
决定是否将时间投入到锻炼中。
2.要测量的组件
1.奖金掉落的频率-由RNG定义，玩家无法影响它。
2.奖金支付范围是理想和最差游戏中的最小和最大结果。
3.奖金对总RTP的贡献是奖金部分从总回报中得出的百分比。
4.技能稳定性-玩家可以重复高成绩。
3.分步技术
步骤1：收集插槽信息
查找有关RTP和波动性的官方数据。
检查是否列出了RTP范围,具体取决于奖励游戏的质量。
确定游戏的确切部分取决于技能（奖金类型，机制）。
步骤2：在演示中测试
在故意弱的游戏（模拟新秀）中进行至少30-50次奖励回合。
使用所有技能在尽可能集中的游戏中重复该系列。
记录两种情况下的平均奖金支付。
步骤3：计算影响
1.计算理想游戏中的平均支付与弱游戏之间的差异。
2.确定这一差额与可能支付的最高奖金的百分比。
3.将此百分比乘以总的RTP中奖金的份额。
公式为：
"技能影响（%）=（平均理想值−平均最低值）/最大奖金）×份额_奖金___RTP × 100"
步骤4：稳定性检查
在不同的日子重复测试，以排除随机性的影响。
比较结果：大散射表明技能不稳定。
4.计算示例
Max奖金：200 ×赌注。
平均弱游戏：80 ×。
平均完美游戏：150 ×。
RTP奖金份额：20%。
差异："150 − 80=70"。
最大奖金百分比："70/200=0.35（35％）"。
对RTP的影响："0.35 × 0.20=0.07（7％）"。
这意味着在完美的游戏中，与基线相比，总的RTP可以提高~ 7％。
5.方法限制
需要大量的测试才能准确。
不考虑实际金钱游戏的心理因素。
仅适用于奖金确实取决于玩家动作而不是隐藏形式的RNG的游戏。
6.结果
确定特定游戏中技能的影响程度是将演示测试，计算和理解力学相结合的分析。这个幅度越高，训练的意义就越大。如果技能贡献小于整体RTP的3-5％，那么认真的抽水能力对远程结果影响不大。
基于技能的自动机结合了随机部分（RNG）和奖金，其中结果取决于玩家的动作。技能的影响水平表明，与基本结果相比，技能可以增加或减少总收益。这有助于：
真实评估游戏的潜力。
选择投注策略。
决定是否将时间投入到锻炼中。
2.要测量的组件
1.奖金掉落的频率-由RNG定义，玩家无法影响它。
2.奖金支付范围是理想和最差游戏中的最小和最大结果。
3.奖金对总RTP的贡献是奖金部分从总回报中得出的百分比。
4.技能稳定性-玩家可以重复高成绩。
3.分步技术
步骤1：收集插槽信息
查找有关RTP和波动性的官方数据。
检查是否列出了RTP范围,具体取决于奖励游戏的质量。
确定游戏的确切部分取决于技能（奖金类型，机制）。
步骤2：在演示中测试
在故意弱的游戏（模拟新秀）中进行至少30-50次奖励回合。
使用所有技能在尽可能集中的游戏中重复该系列。
记录两种情况下的平均奖金支付。
步骤3：计算影响
1.计算理想游戏中的平均支付与弱游戏之间的差异。
2.确定这一差额与可能支付的最高奖金的百分比。
3.将此百分比乘以总的RTP中奖金的份额。
公式为：
"技能影响（%）=（平均理想值−平均最低值）/最大奖金）×份额_奖金___RTP × 100"
步骤4：稳定性检查
在不同的日子重复测试，以排除随机性的影响。
比较结果：大散射表明技能不稳定。
4.计算示例
Max奖金：200 ×赌注。
平均弱游戏：80 ×。
平均完美游戏：150 ×。
RTP奖金份额：20%。
差异："150 − 80=70"。
最大奖金百分比："70/200=0.35（35％）"。
对RTP的影响："0.35 × 0.20=0.07（7％）"。
这意味着在完美的游戏中，与基线相比，总的RTP可以提高~ 7％。
5.方法限制
需要大量的测试才能准确。
不考虑实际金钱游戏的心理因素。
仅适用于奖金确实取决于玩家动作而不是隐藏形式的RNG的游戏。
6.结果
确定特定游戏中技能的影响程度是将演示测试，计算和理解力学相结合的分析。这个幅度越高，训练的意义就越大。如果技能贡献小于整体RTP的3-5％，那么认真的抽水能力对远程结果影响不大。
