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【1304】 | 設定判別 ジャグSEN (2013年05月25日 18時34分) |
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みなさん,おばんです。 トータルDATAが同一でも,そのプロセスは千差万別です。…当たり前ですが(汗) 例えば… 4000G・BB15・RB15 なる台A・B(重複回数同・ブドウ数同)があったとします。 総G数と両ボーナス回数,重複回数,ブドウ回数 で設定判別すると,AもBも同じ判定が下ります。 仮に履歴が… A:50G20回,150G6回,250G1回,350G1回,500G1回,1000G1回 (100G以内が66.7%・1000ハマリ1回) B:50G10回,150G16回,250G3回,350G1回 (100G以内が33.3%・300G超えが1回) …だったとすると, どちらの台をセレクトしますか? 大当たり履歴を加味して判別するツールはあるのでしょうか? |
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【1306】 |
ばらつきの計算 (2013年05月26日 21時57分) |
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これは 【1304】 に対する返信です。 | |||
ジャグSENさん、おばんです。 どちらの台をセレクトするかについては 50G20回は100G20回だと思いますが、 私ならばBをセレクトします。 1000G嵌っている台は躊躇してしまいます。 大当りの履歴を加味して判別するツールについては 多分ないと思います。 そこで、実際に検証してみました。 (1)頻度分布からの検証 100Gまでに30回中20回当選する確率、 101Gからの50Gで残り10回中6回当選する確率 というように、各設定毎に各頻度になる確率をかけ合わせて 設定判別してみました。 1000G1回は500〜900Gで0回、900〜1000Gで1回として扱いました。 結果はBの方が少し良いというレベル。 データの切り取り方によって結果が左右されると思います。 (2)ボーナス当選ゲーム数の履歴から検証 A:、B:それぞれに合致する履歴データを作成 初期値を仮想の設定配分とし、 ボーナス当選の度に設定判別を実施し、その結果を各設定の配分とし、設定判別を繰り返し行っていく。 結果はA、Bともに全く同じ判定となりました。 トータルGでの判定結果とも殆ど変わりません。 スランプグラフからの設定推測は単なるオカルトかも? かと言って、嵌り台を積極的に狙う気にはなりませんが… 独りよがりな検証になっているかもしれませんので、 何かおかしい点があれば指摘いただければ幸いです。 |
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