किसी विशेष खेल में कौशल के प्रभाव के स्तर की गणना कैसे करें
1. एक कौशल के प्रभाव को क्यों निर्धारित करें
कौशल-आधारित मशीनें एक यादृच्छिक भाग (आरएनजी) और बोनस को जोड़ ती हैं, जहां परिणाम खिलाड़ी के कार्यों पर निर्भर करता है। कौशल प्रभाव स्तर इंगित करता है कि बेसलाइन परिणाम की तुलना में अंतिम भुगतान में कितना कौशल बढ़ सकता है या घट सकता है। यह मदद करता है:
2. मापने के लिए घटक
1. बोनस आवृत्ति - आरएनजी द्वारा निर्धारित, खिलाड़ी इसे प्रभावित नहीं कर सकता है।
2. बोनस भुगतान रेंज - सही और सबसे खराब खेल के साथ न्यूनतम और अधिकतम परिणाम।
3. कुल आरटीपी में बोनस का योगदान वह प्रतिशत है जो बोनस भाग कुल रिटर्न से है।
4. कौशल स्थिरता - एक खिलाड़ी कितना उच्च परिणाम दोहरा सकता है।
3. चरण दर चरण कार्यप्रणाली
चरण 1: स्लॉट जानकारी एकत्र करें
आधिकारिक आरटीपी और अस्थिरता डेटा खोजें।
जांचें कि क्या बोनस खेल की गुणवत्ता के आधार पर आरटीपी रेंज निर्दिष्ट है।
खेल का कौन सा हिस्सा कौशल (बोनस, यांत्रिकी के प्रकार) पर निर्भर करता है।
चरण 2: डेमो में परीक्षण
जानबूझकर कमजोर खेल (एक शुरुआती की नकल) के साथ कम से कम 30-50 बोनस राउंड की एक श्रृंखला का संचालन करें।
सभी कौशल का उपयोग करके सबसे अधिक केंद्रित खेल के साथ श्रृंखला को दोहराएं।
दोनों मामलों में औसत बोनस भुगतान रिकॉर्ड करें।
चरण 3: प्रभाव गणना
1. एक परिपूर्ण और कमजोर खेल के लिए औसत भुगतान के बीच अंतर की गणना करें।
2. अधिकतम संभव बोनस भुगतान से इस अंतर का प्रतिशत निर्धारित करें।
3. इस प्रतिशत को कुल आरटीपी के बोनस शेयर से गुणा करें।
सूत्र:
चरण 4: स्थिरता परीक्षण
संयोग के प्रभाव को बाहर करने के लिए विभिन्न दिनों पर परीक्षण दोहराएं।
परिणामों की तुलना करें: बड़ी भिन्नता एक अस्थिर कौशल को इंगित करती है।
4. गणना उदाहरण
अधिकतम बोनस: 200 × शर्त।
औसत कमजोर खेल: 80 ×।
औसत आदर्श खेल: 150 ×।
आरटीपी में बोनस शेयर: 20%।
अंतर: '150 − 80 = 70'।
बोनस का प्रतिशत अधिकतम: '70/200 = 0। 35 (35%)'.
RTP पर प्रभाव: '0। 35 × 0। 20 = 0. 07 (7%)'.
इसका मतलब यह है कि एक आदर्श गेम के साथ, आप बेसलाइन की तुलना में ~ 7% तक समग्र आरटीपी में सुधार कर सकते हैं।
5. विधि सीमाएँ
सटीकता के लिए बड़ी संख्या में परीक्षणों की आवश्यक
पैसे के लिए एक वास्तविक खेल के मनोवैज्ञानिक कारक को ध्यान में नहीं रखता है।
केवल उन खेलों के लिए उपयुक्त है जहां बोनस वास्तव में खिलाड़ी के कार्यों पर निर्भर करता है, न कि एक छिपे हुए रूप में आरएनजी पर।
6. परिणाम
किसी विशेष खेल में एक कौशल के प्रभाव के स्तर को निर्धारित करना एक विश्लेषण है जो डेमो परीक्षणों, गणना और यांत्रिकी की समझ को जोड़ ती है। यह मूल्य जितना अधिक होगा, प्रशिक्षण में उतना ही अधिक बोध होगा यदि कौशल का योगदान कुल आरटीपी के 3-5% से कम है, तो कौशल को पंप करने के गंभीर प्रयासों का दूरस्थ परिणाम पर बहुत कम प्रभाव पड़ेगा।
कौशल-आधारित मशीनें एक यादृच्छिक भाग (आरएनजी) और बोनस को जोड़ ती हैं, जहां परिणाम खिलाड़ी के कार्यों पर निर्भर करता है। कौशल प्रभाव स्तर इंगित करता है कि बेसलाइन परिणाम की तुलना में अंतिम भुगतान में कितना कौशल बढ़ सकता है या घट सकता है। यह मदद करता है:
- वास्तव में खेल की क्षमता की सराहना करें।
- सट्टेबाजी की रणनीति चुनें।
- तय करें कि कसरत में समय निवेश करना है या नहीं।
2. मापने के लिए घटक
1. बोनस आवृत्ति - आरएनजी द्वारा निर्धारित, खिलाड़ी इसे प्रभावित नहीं कर सकता है।
2. बोनस भुगतान रेंज - सही और सबसे खराब खेल के साथ न्यूनतम और अधिकतम परिणाम।
3. कुल आरटीपी में बोनस का योगदान वह प्रतिशत है जो बोनस भाग कुल रिटर्न से है।
4. कौशल स्थिरता - एक खिलाड़ी कितना उच्च परिणाम दोहरा सकता है।
3. चरण दर चरण कार्यप्रणाली
चरण 1: स्लॉट जानकारी एकत्र करें
आधिकारिक आरटीपी और अस्थिरता डेटा खोजें।
जांचें कि क्या बोनस खेल की गुणवत्ता के आधार पर आरटीपी रेंज निर्दिष्ट है।
खेल का कौन सा हिस्सा कौशल (बोनस, यांत्रिकी के प्रकार) पर निर्भर करता है।
चरण 2: डेमो में परीक्षण
जानबूझकर कमजोर खेल (एक शुरुआती की नकल) के साथ कम से कम 30-50 बोनस राउंड की एक श्रृंखला का संचालन करें।
सभी कौशल का उपयोग करके सबसे अधिक केंद्रित खेल के साथ श्रृंखला को दोहराएं।
दोनों मामलों में औसत बोनस भुगतान रिकॉर्ड करें।
चरण 3: प्रभाव गणना
1. एक परिपूर्ण और कमजोर खेल के लिए औसत भुगतान के बीच अंतर की गणना करें।
2. अधिकतम संभव बोनस भुगतान से इस अंतर का प्रतिशत निर्धारित करें।
3. इस प्रतिशत को कुल आरटीपी के बोनस शेयर से गुणा करें।
सूत्र:
- 'कौशल प्रभाव (%) = ((मीन _ आदर्श − मीन _ न्यूनतम )/मैक्स _ बोनस) × बोनस _ Share _ in _ RTP × 100'
चरण 4: स्थिरता परीक्षण
संयोग के प्रभाव को बाहर करने के लिए विभिन्न दिनों पर परीक्षण दोहराएं।
परिणामों की तुलना करें: बड़ी भिन्नता एक अस्थिर कौशल को इंगित करती है।
4. गणना उदाहरण
अधिकतम बोनस: 200 × शर्त।
औसत कमजोर खेल: 80 ×।
औसत आदर्श खेल: 150 ×।
आरटीपी में बोनस शेयर: 20%।
अंतर: '150 − 80 = 70'।
बोनस का प्रतिशत अधिकतम: '70/200 = 0। 35 (35%)'.
RTP पर प्रभाव: '0। 35 × 0। 20 = 0. 07 (7%)'.
इसका मतलब यह है कि एक आदर्श गेम के साथ, आप बेसलाइन की तुलना में ~ 7% तक समग्र आरटीपी में सुधार कर सकते हैं।
5. विधि सीमाएँ
सटीकता के लिए बड़ी संख्या में परीक्षणों की आवश्यक
पैसे के लिए एक वास्तविक खेल के मनोवैज्ञानिक कारक को ध्यान में नहीं रखता है।
केवल उन खेलों के लिए उपयुक्त है जहां बोनस वास्तव में खिलाड़ी के कार्यों पर निर्भर करता है, न कि एक छिपे हुए रूप में आरएनजी पर।
6. परिणाम
किसी विशेष खेल में एक कौशल के प्रभाव के स्तर को निर्धारित करना एक विश्लेषण है जो डेमो परीक्षणों, गणना और यांत्रिकी की समझ को जोड़ ती है। यह मूल्य जितना अधिक होगा, प्रशिक्षण में उतना ही अधिक बोध होगा यदि कौशल का योगदान कुल आरटीपी के 3-5% से कम है, तो कौशल को पंप करने के गंभीर प्रयासों का दूरस्थ परिणाम पर बहुत कम प्रभाव पड़ेगा।
