華一番設定判別ツールの判別の目安(定率出現ベンチマーク|閾値50%)

基本情報

機種名 華一番
ベンチマーク種別 定率出現
閾値 50%
最終更新時刻 2010/01/29 10:36:57

ベンチマーク概要

設定設定1設定2設定3設定4設定5設定6
set1 : ボーナス総数63,081177,471272,598276,366168,28353,149
set2 : BIG,REG62,628168,378246,941261,254161,24452,897
set3 : 小役,ボーナス16,85918,84114,63117,78422,75715,983
set4 : 詳細データ8,62411,12311,92715,31918,69512,895
set5 : BIG中データ5,04010,75911,80712,42212,2605,728

コメント

余り高い精度は期待できませんが、大まかな判断基準としては有効でしょう。
BIG中は試行回数が少ないですが、データ採取が容易な上、設定6に関しては通常時より精度が高いので、活用が望まれます。

ベンチマーク詳細

set1 : ボーナス総数
実際の設定=設定1設定2設定3設定4設定5設定6
閾値到達試行回数63,081177,471272,598276,366168,28353,149
標準偏差0.1810.1800.1800.1810.1830.178
閾値到達時の
設定別信頼度
(下段は偏差値)		 設定1 50.01%
68.45
11.69%
47.23
0.18%
40.85
0.01%
40.81
0.01%
40.88
0.07%
40.70
設定2 30.09%
57.43
50.01%
68.49
23.19%
53.62
2.29%
42.07
0.76%
41.30
1.37%
41.42
設定3 13.99%
48.52
30.47%
57.66
50.01%
68.49
23.48%
53.75
8.07%
45.30
5.21%
43.58
設定4 4.72%
43.38
7.17%
44.73
23.89%
54.01
50.01%
68.38
31.97%
58.37
14.36%
48.70
設定5 1.18%
41.42
0.69%
41.14
2.76%
42.28
24.16%
54.13
50.01%
68.23
29.02%
56.92
設定6 0.04%
40.79
0.01%
40.75
0.01%
40.75
0.10%
40.86
9.21%
45.92
50.01%
68.68
set2 : BIG,REG
実際の設定=設定1設定2設定3設定4設定5設定6
閾値到達試行回数62,628168,378246,941261,254161,24452,897
標準偏差0.1800.1770.1800.1810.1820.178
閾値到達時の
設定別信頼度
(下段は偏差値)		 設定1 50.01%
68.48
12.29%
47.53
0.30%
40.88
0.01%
40.77
0.01%
40.85
0.07%
40.70
設定2 29.95%
57.36
50.01%
68.79
22.29%
53.13
2.67%
42.24
0.90%
41.34
1.39%
41.43
設定3 14.05%
48.55
29.02%
56.96
50.01%
68.56
23.22%
53.63
7.69%
45.06
5.15%
43.54
設定4 4.80%
43.42
7.85%
45.03
24.41%
54.31
50.01%
68.47
31.63%
58.21
14.41%
48.73
設定5 1.19%
41.42
0.86%
41.09
3.02%
42.40
23.99%
54.06
50.01%
68.31
29.01%
56.91
設定6 0.04%
40.78
0.01%
40.61
0.01%
40.72
0.13%
40.84
9.80%
46.23
50.01%
68.68
set3 : 小役,ボーナス
実際の設定=設定1設定2設定3設定4設定5設定6
閾値到達試行回数16,85918,84114,63117,78422,75715,983
標準偏差0.2120.2090.1680.1700.1950.202
閾値到達時の
設定別信頼度
(下段は偏差値)		 設定1 50.01%
65.74
41.48%
61.87
9.14%
45.52
0.21%
40.32
0.01%
41.44
0.01%
41.76
設定2 42.48%
62.19
50.01%
65.95
12.17%
47.33
0.36%
40.41
0.01%
41.44
0.01%
41.76
設定3 7.24%
45.54
8.24%
45.97
50.01%
69.82
21.40%
52.78
0.50%
41.69
0.66%
42.08
設定4 0.30%
42.27
0.29%
42.16
24.99%
54.95
50.01%
69.60
14.42%
48.84
10.49%
46.94
設定5 0.01%
42.13
0.01%
42.03
2.69%
41.69
19.05%
51.40
50.01%
67.13
38.86%
60.97
設定6 0.01%
42.13
0.01%
42.03
1.02%
40.70
9.01%
45.49
35.09%
59.46
50.01%
66.48
set4 : 詳細データ
実際の設定=設定1設定2設定3設定4設定5設定6
閾値到達試行回数8,62411,12311,92715,31918,69512,895
標準偏差0.1980.1900.1700.1700.1920.200
閾値到達時の
設定別信頼度
(下段は偏差値)		 設定1 50.01%
66.88
32.99%
58.61
5.56%
43.47
0.07%
40.25
0.01%
41.33
0.01%
41.66
設定2 37.15%
60.37
50.01%
67.58
13.73%
48.27
0.42%
40.46
0.01%
41.33
0.01%
41.66
設定3 11.22%
47.24
15.26%
49.26
50.01%
69.59
21.22%
52.67
0.70%
41.69
0.89%
42.10
設定4 1.55%
42.35
1.70%
42.11
25.90%
55.42
50.01%
69.58
15.50%
49.39
11.22%
47.27
設定5 0.08%
41.60
0.05%
41.24
3.48%
42.25
19.38%
51.59
50.01%
67.34
37.91%
60.63
設定6 0.03%
41.57
0.02%
41.22
1.36%
41.00
8.92%
45.45
33.81%
58.92
50.01%
66.68
set5 : BIG中データ
実際の設定=設定1設定2設定3設定4設定5設定6
閾値到達試行回数5,04010,75911,80712,42212,2605,728
標準偏差0.1920.1800.1770.1770.1820.194
閾値到達時の
設定別信頼度
(下段は偏差値)		 設定1 50.01%
67.38
22.76%
53.39
1.69%
41.54
0.02%
40.61
0.01%
40.83
0.01%
41.41
設定2 34.84%
59.47
50.01%
68.53
22.15%
53.09
1.73%
41.57
0.04%
40.85
0.13%
41.47
設定3 12.44%
47.79
24.13%
54.15
50.01%
68.82
22.21%
53.13
2.15%
42.01
1.93%
42.40
設定4 2.44%
42.58
3.01%
42.40
23.43%
53.82
50.01%
68.81
23.36%
53.68
12.33%
47.76
設定5 0.28%
41.46
0.11%
40.80
2.66%
42.09
23.42%
53.81
50.01%
68.34
35.63%
59.77
設定6 0.02%
41.32
0.01%
40.74
0.09%
40.64
2.64%
42.08
24.48%
54.29
50.01%
67.18

注意事項

ここに記載したコンテンツは、スロツールで提供している華一番 の設定判別ツールにおける定率出現ベンチマークです。
毎試行回数において、抽選対象要素の全てが常に期待値どおりに当選(または出現)した場合に、実際の設定に対する信頼度が閾値(50%)に到達する試行回数を求めて、標準偏差、偏差値とともに掲載しています。
使用した値は「華一番 の設定判別ツールで使用した解析値」に準じています。
一般的に、到達に必要な試行回数が小さいほど判別精度が高く、大きいほど精度が低くなります。この値から、判別に費やすであろうプレイ数の大まかな目星をつけることができ、また複数のデータセットを選択する際の参考にもなるでしょう。
ただし、定率出現を基にしたベンチマークは二つの問題があり、その点においては慎重な態度が望まれます。

  1. 複数の設定が同一の抽選確率を有する場合、解を得られない場合がある。たとえば6段階設定で3つの設定が同じ確率だった場合、それらのいずれの設定においても信頼度が50を超えることは有り得ない
  2. 抽選確率の大きさによるバラツキの程度には触れていない。たとえば、抽選確率が1/10程度の要素による判別と、1/1000程度の要素による判別との間には、判別時の結果のばらつき度合いに決定的な違いがある。しかし、この「定率出現」ではその点については何も言及することができない。
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