與經典插槽機的區別
1）簡而言之：我們比較什麼
經典插槽：每個自旋的結果完全由RNG給出；玩家的動作簡化為選擇投註/直線並按「旋轉」。
基於技能（具有技能元素的老虎機）：部分結果取決於玩家在互動情節（迷你遊戲，瞄準，記憶，反應，策略）中的技能。在同等條件下，兩個玩家可以獲得不同的付款。
2）區別的主要原則
經典：100％隨機性→固定的，統計上可預測的距離RTP；技能不會改變電動汽車。
基於技能：RTP分為兩部分：
$$
RTP_{total} = RTP_{random} + RTP_{skill}
$$
其中$RTP_{skill}$在$［min；max］$,由遊戲設計設定。玩家的表現將使實際的RTP更接近範圍的下限/上限，但是該機構的優勢仍然存在。
3）技能究竟在哪裏「生活」
基本遊戲：通常保持隨機狀態；技能很少或根本沒有。
獎金/幻燈片：技能的主要載體是計時器，精度，軌跡選擇，信息有限的解決方案。
後進步：元進步，關卡，羽毛-在高質量的遊戲中提高未來的獎金。
4）數學與平衡
目標RTP由開發人員/操作員給出（例如92-96％）。
技能範圍：旨在使優秀的球員在統計上的收入超過新秀，但不超出允許的RTP。示例：
$RTP_{random}=90%$,
$RTP_{skill}\in[0%;5%]$.
新秀≈ 90-91％，經驗豐富的球員≈ 94-95％。
方差（波動）：在基於技能的部分中，取決於技能的部分通常較低（玩家「平滑」結果），但是總體波動性由整個模型決定：頭獎的大小，眼鏡頻率，乘數。
支付正常化：迷你遊戲積分轉換為乘數/信用額度，以帽子為界。玩家的任何「超級遊戲」都位於數學設定的天花板上。
5）在實踐中處理結果
經典：自旋速率/頻率→對會話方差的間接影響，但不對電動汽車的影響。
基於技能的技能：技能會影響獎金的平均大小,部分會影響進入聯賽的機會（在某些標題中）。最終的區別在長距離很明顯。一個會議仍然是偶然的。
6）遊戲機制（類型）
街機迷你遊戲：反應（點擊計時），目標跟蹤，「比賽3」，記憶。
戰略選舉：風險菜單（立即選擇/繼續播放），地圖路線，助推器的選擇。
持續性：抄襲技能/水平點，打開帶有更有利可圖的支付表的模式。
比賽：排行榜/排行榜；社會動機在不改變數學天花板的情況下提高參與度。
7）玩家的行為和經驗
學習曲線：首先是結果增長迅速（掌握規則），然後是高原；表演的穩定性比「靈感」更重要。
認知負荷：高於經典；需要集中精力，從而減少「賽車松弛」並增加疲勞。
技能耐受性：在具有類似迷你遊戲的遊戲之間部分攜帶，但特定的「元」對於每個Tytle都是獨一無二的
a。
8）資金和會議策略
經典：管理-通過利率面額，波動性選擇（小於線條/大於乘數），會期長度。
基於技能的：增加獎金準備（在演示中訓練迷你遊戲,如果可用）、模式/助推器選擇、時間管理（只關註,避免疲勞）。
一個重要的局限性：即使是完美的遊戲也不會將負面的電動汽車變成正面的電動汽車；該技能僅接近嵌入的RTP的上限。
9）監管和透明度（一般）
RNG和Fici認證；對部分技能進行了測試，以正確地將積分轉換為付款並遵守目標RTP。
打折器：正確的遊戲清楚地表明了技能的影響和基礎/最大化。
反利用：眼鏡帽，反機器人機制，沒有「失敗」策略的動態任務。
10）對於每個類型的誰
經典：珍視簡單，低認知負荷，「松弛遊戲」，重大罕見收益。
技能基礎：玩家熱愛街機/競爭，準備學習並保持專註以獲得更穩定的獎金。
11）優缺點
經典
最低入境門檻；賽車；可以理解的期望。
−零代理；結果與技能無關。
Skill-based
玩家的有形影響；進步動機；上面的控制感。
−需要技能/專註；重新評估其能力的風險；學習時間。
12）頻繁的誤解（和簡短的答案）
"技能將打破數學，給電動汽車一個加號。"-不，天花板嚴格限制；房子遠不止於此。
"如果在迷你遊戲中幸運的話，你可以永遠進入加號。"-一次運氣不會改變長距離等待。
"基於技能的不是賭博。"-賭博成分仍然存在；技能會影響結果的一部分，但不消除隨機性。
13）如何了解您面前的技能基礎
有一個具有性能評估的互動階段（眼鏡/精度/時間）。
有一個將積分轉換為乘數/積分及其上限的表。
規則/幫助說明技能的影響和/或RTP範圍。
14）選擇特定的Tytle的標準
a
迷你遊戲規則和轉換表的透明度。
$RTP_{skill}$範圍寬度：越寬-技能價值越高。
機械舒適度：計時/控制是否適合您。
會話波動：獎金頻率vs金額。
有演示/訓練：允許在沒有風險的情況下磨練技能。
15）對玩家的實用指南
將迷你遊戲放在演示中（如果可用）,穩定結果。
玩焦點，休息一下-疲勞降低$RTP_{skill}$。
教授課程：投註，持續時間，獎金輸入，迷你遊戲的平均結果-這將顯示實際進展。
設定時間和預算限制；當失去註意力時停止遊戲。
16）結果
基於技能的自動機與經典自動機的不同之處在於，最終付款的一部分取決於玩家的表現質量。這增加了玩家之間的代理性和結果變異性，但並不能消除嵌入數學和RTP限制的主導作用。經典和基於技能的選擇是一個偏好問題：被動的「旋轉松弛」與具有學習和專註力的交互式遊戲玩法。
經典插槽：每個自旋的結果完全由RNG給出；玩家的動作簡化為選擇投註/直線並按「旋轉」。
基於技能（具有技能元素的老虎機）：部分結果取決於玩家在互動情節（迷你遊戲，瞄準，記憶，反應，策略）中的技能。在同等條件下，兩個玩家可以獲得不同的付款。
2）區別的主要原則
經典：100％隨機性→固定的，統計上可預測的距離RTP；技能不會改變電動汽車。
基於技能：RTP分為兩部分：
$$
RTP_{total} = RTP_{random} + RTP_{skill}
$$
其中$RTP_{skill}$在$［min；max］$,由遊戲設計設定。玩家的表現將使實際的RTP更接近範圍的下限/上限，但是該機構的優勢仍然存在。
3）技能究竟在哪裏「生活」
基本遊戲：通常保持隨機狀態；技能很少或根本沒有。
獎金/幻燈片：技能的主要載體是計時器，精度，軌跡選擇，信息有限的解決方案。
後進步：元進步，關卡，羽毛-在高質量的遊戲中提高未來的獎金。
4）數學與平衡
目標RTP由開發人員/操作員給出（例如92-96％）。
技能範圍：旨在使優秀的球員在統計上的收入超過新秀，但不超出允許的RTP。示例：
$RTP_{random}=90%$,
$RTP_{skill}\in[0%;5%]$.
新秀≈ 90-91％，經驗豐富的球員≈ 94-95％。
方差（波動）：在基於技能的部分中，取決於技能的部分通常較低（玩家「平滑」結果），但是總體波動性由整個模型決定：頭獎的大小，眼鏡頻率，乘數。
支付正常化：迷你遊戲積分轉換為乘數/信用額度，以帽子為界。玩家的任何「超級遊戲」都位於數學設定的天花板上。
5）在實踐中處理結果
經典：自旋速率/頻率→對會話方差的間接影響，但不對電動汽車的影響。
基於技能的技能：技能會影響獎金的平均大小,部分會影響進入聯賽的機會（在某些標題中）。最終的區別在長距離很明顯。一個會議仍然是偶然的。
6）遊戲機制（類型）
街機迷你遊戲：反應（點擊計時），目標跟蹤，「比賽3」，記憶。
戰略選舉：風險菜單（立即選擇/繼續播放），地圖路線，助推器的選擇。
持續性：抄襲技能/水平點，打開帶有更有利可圖的支付表的模式。
比賽：排行榜/排行榜；社會動機在不改變數學天花板的情況下提高參與度。
7）玩家的行為和經驗
學習曲線：首先是結果增長迅速（掌握規則），然後是高原；表演的穩定性比「靈感」更重要。
認知負荷：高於經典；需要集中精力，從而減少「賽車松弛」並增加疲勞。
技能耐受性：在具有類似迷你遊戲的遊戲之間部分攜帶，但特定的「元」對於每個Tytle都是獨一無二的
a。
8）資金和會議策略
經典：管理-通過利率面額，波動性選擇（小於線條/大於乘數），會期長度。
基於技能的：增加獎金準備（在演示中訓練迷你遊戲,如果可用）、模式/助推器選擇、時間管理（只關註,避免疲勞）。
一個重要的局限性：即使是完美的遊戲也不會將負面的電動汽車變成正面的電動汽車；該技能僅接近嵌入的RTP的上限。
9）監管和透明度（一般）
RNG和Fici認證；對部分技能進行了測試，以正確地將積分轉換為付款並遵守目標RTP。
打折器：正確的遊戲清楚地表明了技能的影響和基礎/最大化。
反利用：眼鏡帽，反機器人機制，沒有「失敗」策略的動態任務。
10）對於每個類型的誰
經典：珍視簡單，低認知負荷，「松弛遊戲」，重大罕見收益。
技能基礎：玩家熱愛街機/競爭，準備學習並保持專註以獲得更穩定的獎金。
11）優缺點
經典
最低入境門檻；賽車；可以理解的期望。
−零代理；結果與技能無關。
Skill-based
玩家的有形影響；進步動機；上面的控制感。
−需要技能/專註；重新評估其能力的風險；學習時間。
12）頻繁的誤解（和簡短的答案）
"技能將打破數學，給電動汽車一個加號。"-不，天花板嚴格限制；房子遠不止於此。
"如果在迷你遊戲中幸運的話，你可以永遠進入加號。"-一次運氣不會改變長距離等待。
"基於技能的不是賭博。"-賭博成分仍然存在；技能會影響結果的一部分，但不消除隨機性。
13）如何了解您面前的技能基礎
有一個具有性能評估的互動階段（眼鏡/精度/時間）。
有一個將積分轉換為乘數/積分及其上限的表。
規則/幫助說明技能的影響和/或RTP範圍。
14）選擇特定的Tytle的標準
a
迷你遊戲規則和轉換表的透明度。
$RTP_{skill}$範圍寬度：越寬-技能價值越高。
機械舒適度：計時/控制是否適合您。
會話波動：獎金頻率vs金額。
有演示/訓練：允許在沒有風險的情況下磨練技能。
15）對玩家的實用指南
將迷你遊戲放在演示中（如果可用）,穩定結果。
玩焦點，休息一下-疲勞降低$RTP_{skill}$。
教授課程：投註，持續時間，獎金輸入，迷你遊戲的平均結果-這將顯示實際進展。
設定時間和預算限制；當失去註意力時停止遊戲。
16）結果
基於技能的自動機與經典自動機的不同之處在於，最終付款的一部分取決於玩家的表現質量。這增加了玩家之間的代理性和結果變異性，但並不能消除嵌入數學和RTP限制的主導作用。經典和基於技能的選擇是一個偏好問題：被動的「旋轉松弛」與具有學習和專註力的交互式遊戲玩法。
