特定のゲームでスキルの影響力のレベルを計算する方法
1.なぜスキルの影響を決定するのか
スキルベースのマシンはランダムパート（RNG）とボーナスを組み合わせており、結果はプレイヤーの行動に依存します。スキルインパクトレベルは、ベースラインの結果と比較して、最終的な支払いをどれだけ増減できるかを示します。これは役立ちます：
本当にゲームの可能性に感謝します。
賭けの戦略を選択します。
ワークアウトに時間を投資するかどうかを決定します。
2.測定するコンポーネント
1.ボーナス周波数-RNGによって決定され、プレイヤーはそれに影響を与えることはできません。
2.ボーナス支払い範囲-完璧で最悪のゲームで最小と最大の結果。
3.合計RTPへのボーナスの貢献は、ボーナス部分が合計リターンからの割合です。
4.スキルの安定性-プレイヤーが高い結果をどれだけ繰り返すことができるか。
3.ステップバイステップの方法論
ステップ1：スロット情報を収集する
公式のRTPとボラティリティデータを検索します。
ボーナスゲームの品質に応じてRTP範囲が指定されているかどうかを確認します。
ゲームのどの部分がスキル（ボーナスの種類、メカニック）に依存するかを決定します。
ステップ2：デモでのテスト
意図的に弱いプレイ（初心者の模倣）で少なくとも30-50ボーナスラウンドのシリーズを実行します。
すべてのスキルを使用して、最も集中したゲームでシリーズを繰り返します。
両方の場合の平均ボーナス配当を記録します。
ステップ3：インパクト計算
1.完璧で弱いゲームの平均配当の差を計算します。
2.可能な最大ボーナス支払いからこの差の割合を決定します。
3.このパーセンテージを合計RTPのボーナスシェアで乗算します。
フォーミュラ：
'Skill Impact（％）=（（Mean_Ideal − Mean_Minimum ）/Max_Bonus） × Bonus_Share_in_RTP × 100'
ステップ4：安定性試験
チャンスの影響を除外するために異なる日にテストを繰り返します。
結果の比較：大きなバリエーションは、不安定なスキルを示します。
4.計算の例
最大ボーナス：200 ×賭け。
平均的な弱いゲーム：80 ×。
平均理想的なゲーム：150 ×。
RTPでのボーナスシェア：20％。
違い：'150 − 80=70'。
最大ボーナスの割合：'70/200=0。35 (35%)'.
RTPへの影響：'0。35 × 0。20 = 0.07 (7%)'.
つまり、理想的なゲームでは、ベースラインと比較して全体のRTPを~ 7％向上させることができます。
5.メソッドの制限
精度のために多数のテストが必要です。
お金のための実際のゲームの心理的要因を考慮に入れていません。
ボーナスが本当にプレイヤーのアクションに依存するゲームにのみ適しています。
6.［結果］
特定のゲームでのスキルの影響のレベルを決定することは、デモテスト、計算、メカニクスの理解を組み合わせた分析です。この値が高いほど、トレーニングの感覚が増します。スキルの貢献が全体のRTPの3-5％未満である場合、スキルをポンプするための深刻な努力は、リモート結果にほとんど影響を与えません。
スキルベースのマシンはランダムパート（RNG）とボーナスを組み合わせており、結果はプレイヤーの行動に依存します。スキルインパクトレベルは、ベースラインの結果と比較して、最終的な支払いをどれだけ増減できるかを示します。これは役立ちます：
本当にゲームの可能性に感謝します。
賭けの戦略を選択します。
ワークアウトに時間を投資するかどうかを決定します。
2.測定するコンポーネント
1.ボーナス周波数-RNGによって決定され、プレイヤーはそれに影響を与えることはできません。
2.ボーナス支払い範囲-完璧で最悪のゲームで最小と最大の結果。
3.合計RTPへのボーナスの貢献は、ボーナス部分が合計リターンからの割合です。
4.スキルの安定性-プレイヤーが高い結果をどれだけ繰り返すことができるか。
3.ステップバイステップの方法論
ステップ1：スロット情報を収集する
公式のRTPとボラティリティデータを検索します。
ボーナスゲームの品質に応じてRTP範囲が指定されているかどうかを確認します。
ゲームのどの部分がスキル（ボーナスの種類、メカニック）に依存するかを決定します。
ステップ2：デモでのテスト
意図的に弱いプレイ（初心者の模倣）で少なくとも30-50ボーナスラウンドのシリーズを実行します。
すべてのスキルを使用して、最も集中したゲームでシリーズを繰り返します。
両方の場合の平均ボーナス配当を記録します。
ステップ3：インパクト計算
1.完璧で弱いゲームの平均配当の差を計算します。
2.可能な最大ボーナス支払いからこの差の割合を決定します。
3.このパーセンテージを合計RTPのボーナスシェアで乗算します。
フォーミュラ：
'Skill Impact（％）=（（Mean_Ideal − Mean_Minimum ）/Max_Bonus） × Bonus_Share_in_RTP × 100'
ステップ4：安定性試験
チャンスの影響を除外するために異なる日にテストを繰り返します。
結果の比較：大きなバリエーションは、不安定なスキルを示します。
4.計算の例
最大ボーナス：200 ×賭け。
平均的な弱いゲーム：80 ×。
平均理想的なゲーム：150 ×。
RTPでのボーナスシェア：20％。
違い：'150 − 80=70'。
最大ボーナスの割合：'70/200=0。35 (35%)'.
RTPへの影響：'0。35 × 0。20 = 0.07 (7%)'.
つまり、理想的なゲームでは、ベースラインと比較して全体のRTPを~ 7％向上させることができます。
5.メソッドの制限
精度のために多数のテストが必要です。
お金のための実際のゲームの心理的要因を考慮に入れていません。
ボーナスが本当にプレイヤーのアクションに依存するゲームにのみ適しています。
6.［結果］
特定のゲームでのスキルの影響のレベルを決定することは、デモテスト、計算、メカニクスの理解を組み合わせた分析です。この値が高いほど、トレーニングの感覚が増します。スキルの貢献が全体のRTPの3-5％未満である場合、スキルをポンプするための深刻な努力は、リモート結果にほとんど影響を与えません。
