Şansın bittiği ve becerinin başladığı yer
1) Sorunun özü
Klasik slotlarda, tüm sonuç rastgele bir sayı üreteci (RNG) tarafından belirlenir ve oyuncunun becerisi matematiksel kazanma beklentisini hiçbir şekilde etkilemez. Beceri tabanlı slotlarda, sonucun bir kısmı beceriye bağlıdır, ancak bu bölüm oyun modeline yerleştirilmiştir, böylece genel RTP belirtilen sınırlar içinde kalır. Saf şansın nerede bittiğini ve oyuncunun etkileyebileceği bölgenin başladığını anlamak önemlidir.
2) Genel sonucun yapısı
$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$
$ RTP _ {ext {random} $ - RNG tarafından oluşturulan sabit bileşen (döndürmeler, temel karakterler, bonus girişi).
$ RTP _ {ext {skill} $ - etkileşimli aşamalardaki uygulamaya bağlı olarak karşılığında artış veya azalma aralığı.
Örnek:
3) Şansın bittiği yer
Bonus girişi: Her zaman rastgele, RNG tarafından belirlenen oranlar.
Temel kombinasyonlar: tamamen rastgele; Oyuncu onları değiştiremez.
Bonusun başlangıç koşulları: çarpanların boyutu, deneme sayısı veya çoğu durumda zamanlayıcı tesadüfen ayarlanır.
4) Yeteneğin başladığı yer
Mini oyunlar ve interaktif: doğruluk, reaksiyon hızı, stratejik seçimler, rota optimizasyonu.
Riskli seçeneklerin seçilmesi: Bonus içindeki güçlendirmeleri kullanarak'al veya devam et ".
Yürütme kararlılığı: oturumdan oturuma yüksek sonuçları tekrarlama, hataları en aza indirme yeteneği.
5) Beceri bölgesi sınırlamaları
Cap ödemeleri: mükemmel yürütme bile belirlenen maksimuma dayanır.
Flor becerisi: Zayıf bir oyunda, katılımı korumak için sonuç minimum değerin altına düşmez.
Etki payı: En Başlık
Beceri, son RTP'ye %3-6 verir, gerisi şans nedeniyle kalır.
6) Beceri neden şans baskınlığını geri almaz?
RNG, beceriyi (bonus frekansı) uygulama şansınızın ne sıklıkta olduğunu belirler.
Bonusta mükemmel bir oyunla bile, düşük giriş sıklığı genel getiri kazancını sınırlar.
Oyunun matematiği dengelenir, böylece kumarhane mesafe avantajını korur.
7) Oyuncu için pratik değer
Kısa mesafe: rastgelelik hakimdir; İyi bir oyuncu bile zayıf bir sonuç alabilir.
Uzun mesafe: Beceri, bonus kısmını stabilize eder, volatiliteyi azaltır ve belirli bir aralıktaki ortalama sonucu yükseltir.
Optimizasyon: mini oyunları eğitmek, odakta oynamak, bonuslarda otomatik sabitlemeden kaçınmak.
8) Toplam tahakkuk/erteleme
Şans: Şans kaybı ve başlangıç koşulları ile ilgili her şey.
Beceri: Belirlenen sınırlar içinde ödemeyi artırmak için bu oranları kullanmakla ilgili her şey.
Sonuç: Beceri tabanlı yuvalarda, şans ve beceri aynı sürecin sıralı adımları olarak bağlantılıdır. Rastgelelik bunu mümkün kılar, beceri ne kadar etkili uygulanacağını belirler. Oyuncu sadece kendi etki alanını kontrol edebilir, ancak meydana gelme sıklığını kontrol edemez.
Klasik slotlarda, tüm sonuç rastgele bir sayı üreteci (RNG) tarafından belirlenir ve oyuncunun becerisi matematiksel kazanma beklentisini hiçbir şekilde etkilemez. Beceri tabanlı slotlarda, sonucun bir kısmı beceriye bağlıdır, ancak bu bölüm oyun modeline yerleştirilmiştir, böylece genel RTP belirtilen sınırlar içinde kalır. Saf şansın nerede bittiğini ve oyuncunun etkileyebileceği bölgenin başladığını anlamak önemlidir.
2) Genel sonucun yapısı
$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$
$ RTP _ {ext {random} $ - RNG tarafından oluşturulan sabit bileşen (döndürmeler, temel karakterler, bonus girişi).
$ RTP _ {ext {skill} $ - etkileşimli aşamalardaki uygulamaya bağlı olarak karşılığında artış veya azalma aralığı.
Örnek:
- Temel rastgele bölüm: %90
- Beceri aralığı: %0 ila + %5
- Yeni gelen oyuncu sürekli olarak ~ %90-91, deneyimli bir oyuncu - %94-95 alacaktır.
3) Şansın bittiği yer
Bonus girişi: Her zaman rastgele, RNG tarafından belirlenen oranlar.
Temel kombinasyonlar: tamamen rastgele; Oyuncu onları değiştiremez.
Bonusun başlangıç koşulları: çarpanların boyutu, deneme sayısı veya çoğu durumda zamanlayıcı tesadüfen ayarlanır.
4) Yeteneğin başladığı yer
Mini oyunlar ve interaktif: doğruluk, reaksiyon hızı, stratejik seçimler, rota optimizasyonu.
Riskli seçeneklerin seçilmesi: Bonus içindeki güçlendirmeleri kullanarak'al veya devam et ".
Yürütme kararlılığı: oturumdan oturuma yüksek sonuçları tekrarlama, hataları en aza indirme yeteneği.
5) Beceri bölgesi sınırlamaları
Cap ödemeleri: mükemmel yürütme bile belirlenen maksimuma dayanır.
Flor becerisi: Zayıf bir oyunda, katılımı korumak için sonuç minimum değerin altına düşmez.
Etki payı: En Başlık
Beceri, son RTP'ye %3-6 verir, gerisi şans nedeniyle kalır.
6) Beceri neden şans baskınlığını geri almaz?
RNG, beceriyi (bonus frekansı) uygulama şansınızın ne sıklıkta olduğunu belirler.
Bonusta mükemmel bir oyunla bile, düşük giriş sıklığı genel getiri kazancını sınırlar.
Oyunun matematiği dengelenir, böylece kumarhane mesafe avantajını korur.
7) Oyuncu için pratik değer
Kısa mesafe: rastgelelik hakimdir; İyi bir oyuncu bile zayıf bir sonuç alabilir.
Uzun mesafe: Beceri, bonus kısmını stabilize eder, volatiliteyi azaltır ve belirli bir aralıktaki ortalama sonucu yükseltir.
Optimizasyon: mini oyunları eğitmek, odakta oynamak, bonuslarda otomatik sabitlemeden kaçınmak.
8) Toplam tahakkuk/erteleme
Şans: Şans kaybı ve başlangıç koşulları ile ilgili her şey.
Beceri: Belirlenen sınırlar içinde ödemeyi artırmak için bu oranları kullanmakla ilgili her şey.
Sonuç: Beceri tabanlı yuvalarda, şans ve beceri aynı sürecin sıralı adımları olarak bağlantılıdır. Rastgelelik bunu mümkün kılar, beceri ne kadar etkili uygulanacağını belirler. Oyuncu sadece kendi etki alanını kontrol edebilir, ancak meydana gelme sıklığını kontrol edemez.
