如何計算技能在特定遊戲中的影響程度
1.為什麼要確定技能的影響
基於技能的自動機結合了隨機部分（RNG）和獎金，其中結果取決於玩家的動作。技能的影響水平表明，與基本結果相比，技能可以增加或減少總收益。這有助於：
真實評估遊戲的潛力。
選擇投註策略。
決定是否將時間投入到鍛煉中。
2.要測量的組件
1.獎金掉落的頻率-由RNG定義，玩家無法影響它。
2.獎金支付範圍是理想和最差遊戲中的最小和最大結果。
3.獎金對總RTP的貢獻是獎金部分從總回報中得出的百分比。
4.技能穩定性-玩家可以重復高成績。
3.分步技術
步驟1：收集插槽信息
查找有關RTP和波動性的官方數據。
檢查是否列出了RTP範圍,具體取決於獎勵遊戲的質量。
確定遊戲的確切部分取決於技能（獎金類型，機制）。
步驟2：在演示中測試
在故意弱的遊戲（模擬新秀）中進行至少30-50次獎勵回合。
使用所有技能在盡可能集中的遊戲中重復該系列。
記錄兩種情況下的平均獎金支付。
步驟3：計算影響
1.計算理想遊戲中的平均支付與弱遊戲之間的差異。
2.確定這一差額與可能支付的最高獎金的百分比。
3.將此百分比乘以總的RTP中獎金的份額。
公式為：
「技能影響（%）=（平均理想值−平均最低值）/最大獎金）×份額_獎金___RTP × 100」
步驟4：穩定性檢查
在不同的日子重復測試，以排除隨機性的影響。
比較結果：大散射表明技能不穩定。
4.計算示例
Max獎金：200 ×賭註。
平均弱遊戲：80 ×。
平均完美遊戲：150 ×。
RTP獎金份額：20%。
差異：「150 − 80=70」。
最大獎金百分比：「70/200=0.35（35％）」。
對RTP的影響：「0.35 × 0.20=0.07（7％）」。
這意味著在完美的遊戲中，與基線相比，總的RTP可以提高~ 7％。
5.方法限制
需要大量的測試才能準確。
不考慮實際金錢遊戲的心理因素。
僅適用於獎金確實取決於玩家動作而不是隱藏形式的RNG的遊戲。
6.結果
確定特定遊戲中技能的影響程度是將演示測試，計算和理解力學相結合的分析。這個幅度越高，訓練的意義就越大。如果技能貢獻小於整體RTP的3-5％，那麼認真的抽水能力對遠程結果影響不大。
基於技能的自動機結合了隨機部分（RNG）和獎金，其中結果取決於玩家的動作。技能的影響水平表明，與基本結果相比，技能可以增加或減少總收益。這有助於：
真實評估遊戲的潛力。
選擇投註策略。
決定是否將時間投入到鍛煉中。
2.要測量的組件
1.獎金掉落的頻率-由RNG定義，玩家無法影響它。
2.獎金支付範圍是理想和最差遊戲中的最小和最大結果。
3.獎金對總RTP的貢獻是獎金部分從總回報中得出的百分比。
4.技能穩定性-玩家可以重復高成績。
3.分步技術
步驟1：收集插槽信息
查找有關RTP和波動性的官方數據。
檢查是否列出了RTP範圍,具體取決於獎勵遊戲的質量。
確定遊戲的確切部分取決於技能（獎金類型，機制）。
步驟2：在演示中測試
在故意弱的遊戲（模擬新秀）中進行至少30-50次獎勵回合。
使用所有技能在盡可能集中的遊戲中重復該系列。
記錄兩種情況下的平均獎金支付。
步驟3：計算影響
1.計算理想遊戲中的平均支付與弱遊戲之間的差異。
2.確定這一差額與可能支付的最高獎金的百分比。
3.將此百分比乘以總的RTP中獎金的份額。
公式為：
「技能影響（%）=（平均理想值−平均最低值）/最大獎金）×份額_獎金___RTP × 100」
步驟4：穩定性檢查
在不同的日子重復測試，以排除隨機性的影響。
比較結果：大散射表明技能不穩定。
4.計算示例
Max獎金：200 ×賭註。
平均弱遊戲：80 ×。
平均完美遊戲：150 ×。
RTP獎金份額：20%。
差異：「150 − 80=70」。
最大獎金百分比：「70/200=0.35（35％）」。
對RTP的影響：「0.35 × 0.20=0.07（7％）」。
這意味著在完美的遊戲中，與基線相比，總的RTP可以提高~ 7％。
5.方法限制
需要大量的測試才能準確。
不考慮實際金錢遊戲的心理因素。
僅適用於獎金確實取決於玩家動作而不是隱藏形式的RNG的遊戲。
6.結果
確定特定遊戲中技能的影響程度是將演示測試，計算和理解力學相結合的分析。這個幅度越高，訓練的意義就越大。如果技能貢獻小於整體RTP的3-5％，那麼認真的抽水能力對遠程結果影響不大。
