जीतने की आवृत्ति: संभावनाएं कैसे काम करती हैं
1) बुनियादी शब्द (संक्षिप्त)
RNG - सर्वर यादृच्छिक संख्या जनरेटर, प्रत्येक राउंड का परिणाम सेट करता है।
हिट दर (एचआर) - "हिट" की आवृत्ति। "स्पष्ट करें कि वे "हिट" क्या मानते हैं:
2) उच्च मानव संसाधन का मतलब प्लस क्यों नहीं है
आरटीपी सभी परिणामों में वितरित की जाती है। आप कम RTP के साथ लगातार छोटे भुगतान (उच्च HR _ _ any) कर सकते हैं, यदि शेर का हिट "हिट" का हिस्सा छोटे गुणांक (या रिटर्न ≤ 1 ×) हैं। इसके विपरीत, दुर्लभ बड़े कारकों पर कम मानव संसाधन समान आरटीपी प्राप्त कर सकते हैं।
कुल: एचआर का वर्णन है "कितनी बार कुछ होता है", आरटीपी - "औसतन कितना वापस आता है", अस्थिरता - "परिणाम कितना कूदता है।"
3) एक दौर के लिए और एक सत्र के लिए सूत्र
प्रति राउंड अपेक्षित भुगतान: 'ई [पेआउट] = RTP· S', जहां 'S' शर्त है।
N राउंड के लिए अपेक्षित कुल (निश्चित S के साथ): 'E [Net] = N· S· (RTP − 1)'।
एन राउंड में ≥ एक "हिट" की संभावना:
4) स्पष्ट उदाहरण (असतत मॉडल)
टैप एंड विन परिणाम मानचित्र इस प्रकार है:
जाँच और निष्कर्ष:
5) "बोनस" और "बड़ीजीत" की आवृत्तियाँ
डेवलपर्स अक्सर दुर्लभ घटनाओं की आवृत्ति प्रकाशित करते हैं (उदाहरण के लिए, "बोनस 100 में से 1 को गिरता है" → 'p = 0। 01`).
200 राउंड के लिए बोनस नहीं देखने की संभावना: '(1 − 0। 01)^{200} ≈ 13–14%`. यह सामान्य है और "बेईमानी" का संकेत नहीं है।
बोनस के बीच औसत अंतराल: '1/पी' राउंड (बड़ीसंख्या का नियम लंबी दूरी पर काम करता है, छोटे सत्र में नहीं)।
6) क्रैश और कैशआउट थ्रेशोल्ड (सामान्य, कोई "जादू नहीं")
क्रैश उप-प्रजाति में, 'X' गुणक में प्रदाता द्वारा निर्दिष्ट एक उत्तरजीविता फ़ंक्शन 'S (x) = P (X≥x)' होता है।
दहलीज 'x' पर कैश आउट करने का मौका 'S (x)' है।
RTP 'X' वितरण के लिए कठोर; दहलीज ले जाने से सिस्टम की उम्मीद के बजाय विचरण बदल जाता है।
अभ्यास: प्रारंभिक 'x' → HR _ net के ऊपर, बड़ी पूंछ के नीचे; देर से 'x' - इसके विपरीत।
7) प्रदाता सही प्रोफ़ाइल कैसे इकट्ठा करते हैं
वजन/क्षेत्रों की तालिका (असतत पीएमएफ) या निरंतर वितरण (क्रैश/भौतिकी के लिए)।
ट्यून्स: छोटे भुगतानों की आवृत्तियां (एचआर का प्रबंधन), मध्यम/बड़े (आरटीपी और पूंछ का प्रबंधन) के शेयर, कैप अधिकतम जोखिम में कटौती करते हैं।
राउंड की स्वतंत्रता बनाए रखी जाती है; प्रगतिवादी/quests को परिणाम (ईमानदार डिजाइन) की संभावना नहीं बदलनी चाहिए।
8) "आवृत्तियों" को सही ढंग से कैसे पढ़ें
1. पता करें कि वास्तव में क्या "हिट" माना जाता है: कोई भी भुगतान या लाभदायक भुगतान।
2. एचआर के साथ आरटीपी और माउथगार्ड देखें। कम कारकों पर बार-बार "शोर" कम RTP के साथ उच्च HR· _ किसी भी उत्पादन कर सकता है।
3. दुर्लभ घटनाओं (बोनस/बड़ेएक्स) के लिए, "गिर जाना चाहिए था" के बजाय सत्र की संभावनाओं में सोचें।
4. दुर्घटना में, ऑटो-कैशआउट का उपयोग करें (उदाहरण के लिए, एक्स 1। 5-X2) HR _ net और फैलाव को स्थिर करने के लिए।
5. याद रखें: 'ई [नेट] = एन· एस (RTP − 1)' - खेल की गति (N/h) सीधे प्रति घंटे के जोखिम को प्रभावित करती है।
9) अपने डेटा पर एचआर का मूल्यांकन करें
रेटिंग: 'HR̂ = k/N' (k N राउंड में "हिट" की संख्या है)।
मोटे 95% अंतराल: 'HR̂ 1। 96·√ (HR̂ (1−HR̂ )/N) '(बड़े N के लिए)।
HR é _ net और HR _ _ net की तुलना करें: विसंगति "रिटर्न/माइक्रो-पेमेंट" के अनुपात को दर्शाती है।
10) बार-बार गलतफहमी
"यह वैकल्पिक होना चाहिए: बहुत सारे खाली थे - अब यह गिर जाएगा -" खिलाड़ी की गलती (जुआरी की गिरावट)। स्वतंत्र दौर अतीत को "याद" नहीं करते हैं।
"मैं समय को पकड़ लूंगा - मैं मौका बदल दूंगा" (तत्काल मोड में) - परिणाम आरएनजी द्वारा निर्धारित किया गया है; समय केवल प्रभावित करता है जहां कौशल खिड़कियां प्रदान की जाती हैं।
"हाई एचआर = लाभदायक गेम" - RTP/अस्थिरता के बिना थीसिस अर्थहीन है।
"बोनस 1/100, इसलिए यह निश्चित रूप से 100 के लिए बाहर हो जाएगा" - नहीं, गणितीय रूप से यह एक उम्मीद है, गारंटी नहीं।
11) प्री-गेम चेकलिस्ट (संभावनाओं के बारे में)
क्या यह निर्धारित किया गया है कि इस खेल में "हिट" क्या है?
क्या आरटीपी, अस्थिरता/भुगतान प्रोफ़ाइल, गुणक कैप दिखाई दे रहे हैं?
क्या बोनस और बड़े एक्स (समझौते द्वारा सीमा, उदा। ≥ X10) की आवृत्तियों पर डेटा है?
क्रैश: क्या ऑटो-कैशआउट और 'एस (एक्स)' आँकड़े/कैश-आउट इतिहास उपलब्ध हैं?
क्या आप अपने घंटे के एक्सपोज़र 'एन एस' को समझते हैं और क्या आप सीमा की योजना बना रहे हैं?
12) जिम्मेदार खेल (न्यूनतम)
एचआर/आरटीपी/प्रदर्शन को जानने के लिए समय/जमा सीमा, ठहराव, डेमो। लाइसेंस प्राप्त ऑपरेटरों (आरएनजी ऑडिट) के साथ खेलें; याद रखें कि अपेक्षा <1 जुए के लिए आदर्श है, और एचआर घटनाओं की आवृत्ति का वर्णन करता है, लेकिन लाभ नहीं।
परिणाम
टैप एंड विन में जीत दर इस बारे में है कि आप कितनी बार भुगतान देखते हैं, न कि आप कितना अंत कर रहे हैं। RTP और अस्थिरता के साथ HR é _ any/HR _ net को देखें, सत्र की संभावनाओं को '1 − (1 − HR) के रूप में मानें, जहां उपयुक्त हो, ऑटो-कैशआउट का उपयोग करें और टेम्पो (' N ') सीमा को नियंत्रित करें। फिर "आवृत्तियाँ" पसंद और अपेक्षा का एक उपयोगी उपकरण बन जाएंगी, न कि भ्रम का स्रोत।
RNG - सर्वर यादृच्छिक संख्या जनरेटर, प्रत्येक राउंड का परिणाम सेट करता है।
हिट दर (एचआर) - "हिट" की आवृत्ति। "स्पष्ट करें कि वे "हिट" क्या मानते हैं:
- मानव संसाधन (_ a): किसी भी भुगतान 'एम> 0' के साथ राउंड का अनुपात।
- मानव संसाधन (_ net: शुद्ध लाभ 'M> 1' (शर्त से अधिक भुगतान) के साथ राउंड का हिस्सा।
- RTP - अपेक्षित दीर्घकालिक रिटर्न 'RTP = ।
- अस्थिरता - भुगतान का विचरण (प्रोफ़ाइल कैसे चीर दिया जाता है)।
- अधिकतम एक्सपोज़र - प्रति राउंड जीत की छत (कैप गुणक)।
- यहाँ 'p _ i' परिणाम 'i' की संभावना है, 'M _ i' शर्त के अनुरूप गुणक है।
2) उच्च मानव संसाधन का मतलब प्लस क्यों नहीं है
आरटीपी सभी परिणामों में वितरित की जाती है। आप कम RTP के साथ लगातार छोटे भुगतान (उच्च HR _ _ any) कर सकते हैं, यदि शेर का हिट "हिट" का हिस्सा छोटे गुणांक (या रिटर्न ≤ 1 ×) हैं। इसके विपरीत, दुर्लभ बड़े कारकों पर कम मानव संसाधन समान आरटीपी प्राप्त कर सकते हैं।
कुल: एचआर का वर्णन है "कितनी बार कुछ होता है", आरटीपी - "औसतन कितना वापस आता है", अस्थिरता - "परिणाम कितना कूदता है।"
3) एक दौर के लिए और एक सत्र के लिए सूत्र
प्रति राउंड अपेक्षित भुगतान: 'ई [पेआउट] = RTP· S', जहां 'S' शर्त है।
N राउंड के लिए अपेक्षित कुल (निश्चित S के साथ): 'E [Net] = N· S· (RTP − 1)'।
एन राउंड में ≥ एक "हिट" की संभावना:
- по मानव संसाधन (_ कोई भी: 'P (≥1) = 1 − (1 − HR_any) ^ N';
- по मानव संसाधन (_ net: 'P (≥1) = 1 − (− HR_net) ^ N'।
- K "हिट्स" (बर्नौली, स्वतंत्र दौर) की संभावना: 'C (N, k)· HR ^ k (1 − HR) (^ N − k)'।
- पहले "हिट" से पहले राउंड की औसत संख्या: '1/एचआर'।
- संभावना पी के साथ पहले बोनस से पहले: ज्यामितीय अपेक्षा '1/पी'।
💡लाइसेंस प्राप्त आरएनजी खेलों में, राउंड स्वतंत्र रूप से नकली होते हैं। "सीरीज़" और "स्ट्राइप्स" सामान्य आंकड़े हैं, न कि "ट्विस्टिंग"।
4) स्पष्ट उदाहरण (असतत मॉडल)
टैप एंड विन परिणाम मानचित्र इस प्रकार है:
| निर्गमन | संभावना | गुणक 'एम' |
|---|---|---|
| ------------- | ----------: | ------------: |
| खाली | 0। 52 | 0 × |
| छोटी जीत | 0। 36 | 1. 5 × |
| मध्यम | 0। 10 | 3 × |
| बड़ा | 0। 02 | 5 × |
जाँच और निष्कर्ष:
- आरटीपी: '0। 36·1. 5 + 0. 10·3 + 0. 02·5 = 0. 54 + 0. 30 + 0. 10 = 0. 94` → 94%.
- HR ć _ any = HR _ net = 0। 36+0. 10+0. 02 = 0. 48 (48%) (सभी भुगतान> 1 ×)।
- 10 राउंड के लिए ≥1 भुगतान देखने की संभावना: '1 − 0। 52^10 ≈ 99. 86%`.
- शर्त एस के साथ एन राउंड के लिए अपेक्षित परिणाम: 'ई [नेट] = एन· एस· (0। 94 − 1) = −0. 06· एन· एस '।
💡वही आरटीपी = 94% कम एचआर (दुर्लभ बड़े कारक) के साथ एकत्र किया जा सकता है। यही कारण है कि एचआर और आरटीपी की तुलना एक साथ करें, साथ ही अस्थिरता (प्रसार) देखें।
5) "बोनस" और "बड़ीजीत" की आवृत्तियाँ
डेवलपर्स अक्सर दुर्लभ घटनाओं की आवृत्ति प्रकाशित करते हैं (उदाहरण के लिए, "बोनस 100 में से 1 को गिरता है" → 'p = 0। 01`).
200 राउंड के लिए बोनस नहीं देखने की संभावना: '(1 − 0। 01)^{200} ≈ 13–14%`. यह सामान्य है और "बेईमानी" का संकेत नहीं है।
बोनस के बीच औसत अंतराल: '1/पी' राउंड (बड़ीसंख्या का नियम लंबी दूरी पर काम करता है, छोटे सत्र में नहीं)।
6) क्रैश और कैशआउट थ्रेशोल्ड (सामान्य, कोई "जादू नहीं")
क्रैश उप-प्रजाति में, 'X' गुणक में प्रदाता द्वारा निर्दिष्ट एक उत्तरजीविता फ़ंक्शन 'S (x) = P (X≥x)' होता है।
दहलीज 'x' पर कैश आउट करने का मौका 'S (x)' है।
RTP 'X' वितरण के लिए कठोर; दहलीज ले जाने से सिस्टम की उम्मीद के बजाय विचरण बदल जाता है।
अभ्यास: प्रारंभिक 'x' → HR _ net के ऊपर, बड़ी पूंछ के नीचे; देर से 'x' - इसके विपरीत।
7) प्रदाता सही प्रोफ़ाइल कैसे इकट्ठा करते हैं
वजन/क्षेत्रों की तालिका (असतत पीएमएफ) या निरंतर वितरण (क्रैश/भौतिकी के लिए)।
ट्यून्स: छोटे भुगतानों की आवृत्तियां (एचआर का प्रबंधन), मध्यम/बड़े (आरटीपी और पूंछ का प्रबंधन) के शेयर, कैप अधिकतम जोखिम में कटौती करते हैं।
राउंड की स्वतंत्रता बनाए रखी जाती है; प्रगतिवादी/quests को परिणाम (ईमानदार डिजाइन) की संभावना नहीं बदलनी चाहिए।
8) "आवृत्तियों" को सही ढंग से कैसे पढ़ें
1. पता करें कि वास्तव में क्या "हिट" माना जाता है: कोई भी भुगतान या लाभदायक भुगतान।
2. एचआर के साथ आरटीपी और माउथगार्ड देखें। कम कारकों पर बार-बार "शोर" कम RTP के साथ उच्च HR· _ किसी भी उत्पादन कर सकता है।
3. दुर्लभ घटनाओं (बोनस/बड़ेएक्स) के लिए, "गिर जाना चाहिए था" के बजाय सत्र की संभावनाओं में सोचें।
4. दुर्घटना में, ऑटो-कैशआउट का उपयोग करें (उदाहरण के लिए, एक्स 1। 5-X2) HR _ net और फैलाव को स्थिर करने के लिए।
5. याद रखें: 'ई [नेट] = एन· एस (RTP − 1)' - खेल की गति (N/h) सीधे प्रति घंटे के जोखिम को प्रभावित करती है।
9) अपने डेटा पर एचआर का मूल्यांकन करें
रेटिंग: 'HR̂ = k/N' (k N राउंड में "हिट" की संख्या है)।
मोटे 95% अंतराल: 'HR̂ 1। 96·√ (HR̂ (1−HR̂ )/N) '(बड़े N के लिए)।
HR é _ net और HR _ _ net की तुलना करें: विसंगति "रिटर्न/माइक्रो-पेमेंट" के अनुपात को दर्शाती है।
10) बार-बार गलतफहमी
"यह वैकल्पिक होना चाहिए: बहुत सारे खाली थे - अब यह गिर जाएगा -" खिलाड़ी की गलती (जुआरी की गिरावट)। स्वतंत्र दौर अतीत को "याद" नहीं करते हैं।
"मैं समय को पकड़ लूंगा - मैं मौका बदल दूंगा" (तत्काल मोड में) - परिणाम आरएनजी द्वारा निर्धारित किया गया है; समय केवल प्रभावित करता है जहां कौशल खिड़कियां प्रदान की जाती हैं।
"हाई एचआर = लाभदायक गेम" - RTP/अस्थिरता के बिना थीसिस अर्थहीन है।
"बोनस 1/100, इसलिए यह निश्चित रूप से 100 के लिए बाहर हो जाएगा" - नहीं, गणितीय रूप से यह एक उम्मीद है, गारंटी नहीं।
11) प्री-गेम चेकलिस्ट (संभावनाओं के बारे में)
क्या यह निर्धारित किया गया है कि इस खेल में "हिट" क्या है?
क्या आरटीपी, अस्थिरता/भुगतान प्रोफ़ाइल, गुणक कैप दिखाई दे रहे हैं?
क्या बोनस और बड़े एक्स (समझौते द्वारा सीमा, उदा। ≥ X10) की आवृत्तियों पर डेटा है?
क्रैश: क्या ऑटो-कैशआउट और 'एस (एक्स)' आँकड़े/कैश-आउट इतिहास उपलब्ध हैं?
क्या आप अपने घंटे के एक्सपोज़र 'एन एस' को समझते हैं और क्या आप सीमा की योजना बना रहे हैं?
12) जिम्मेदार खेल (न्यूनतम)
एचआर/आरटीपी/प्रदर्शन को जानने के लिए समय/जमा सीमा, ठहराव, डेमो। लाइसेंस प्राप्त ऑपरेटरों (आरएनजी ऑडिट) के साथ खेलें; याद रखें कि अपेक्षा <1 जुए के लिए आदर्श है, और एचआर घटनाओं की आवृत्ति का वर्णन करता है, लेकिन लाभ नहीं।
परिणाम
टैप एंड विन में जीत दर इस बारे में है कि आप कितनी बार भुगतान देखते हैं, न कि आप कितना अंत कर रहे हैं। RTP और अस्थिरता के साथ HR é _ any/HR _ net को देखें, सत्र की संभावनाओं को '1 − (1 − HR) के रूप में मानें, जहां उपयुक्त हो, ऑटो-कैशआउट का उपयोग करें और टेम्पो (' N ') सीमा को नियंत्रित करें। फिर "आवृत्तियाँ" पसंद और अपेक्षा का एक उपयोगी उपकरण बन जाएंगी, न कि भ्रम का स्रोत।
