ナゴスロ金鯱だがね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%)
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 | 33,828 | 68,327 | 66,809 | 68,585 | 73,405 | 36,102 |
| set2 : BIG,REG | 33,129 | 64,924 | 60,646 | 60,943 | 66,559 | 33,116 |
| set3 : 小役(単独),BIG,REG | 23,820 | 42,291 | 41,319 | 42,358 | 37,279 | 17,692 |
| set4 : 詳細データ(実戦向け) | 16,395 | 28,917 | 35,931 | 35,432 | 32,216 | 16,613 |
| set5 : 詳細データ(城リプを見極める場合) | 21,276 | 36,070 | 35,881 | 34,749 | 31,353 | 16,082 |
| set6 : 天井RT中のハズレ | 120,971 | 196,608 | 196,608 | 196,608 | 196,608 | 50,571 |
コメント
あまり精度は高くないでしょう。
ボーナスの成立要因からは設定推測に有益な情報はあまり得られない見込みです。小役のカウントのみのset3で充分でしょう。
天井RTのハズレに関してはほとんど無意味に近い値となっています。むやみに手数が増えるだけと思われるためお奨めいたしません。
ベンチマーク詳細
| 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 | 33,828 | 68,327 | 66,809 | 68,585 | 73,405 | 36,102 | |
| 標準偏差 | 0.195 | 0.182 | 0.176 | 0.176 | 0.184 | 0.197 | |
| 閾値到達時の 設定別信頼度 (下段は偏差値) |
設定1 | 50.01% 67.10 | 25.52% 54.86 | 2.65% 42.03 | 0.05% 40.53 | 0.01% 40.93 | 0.01% 41.53 |
| 設定2 | 36.07% 59.95 | 50.01% 68.30 | 22.45% 53.29 | 1.76% 41.50 | 0.02% 40.94 | 0.08% 41.57 | |
| 設定3 | 11.97% 47.59 | 22.42% 53.15 | 50.01% 68.95 | 21.66% 52.84 | 1.50% 41.74 | 1.46% 42.27 | |
| 設定4 | 1.83% 42.39 | 2.03% 41.96 | 22.50% 53.31 | 50.01% 68.99 | 21.50% 52.63 | 11.72% 47.49 | |
| 設定5 | 0.15% 41.52 | 0.05% 40.87 | 2.31% 41.84 | 23.06% 53.64 | 50.01% 68.14 | 36.75% 60.21 | |
| 設定6 | 0.01% 41.46 | 0.01% 40.85 | 0.11% 40.58 | 3.49% 42.49 | 27.00% 55.62 | 50.01% 66.94 | |
| 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 | 33,129 | 64,924 | 60,646 | 60,943 | 66,559 | 33,116 | |
| 標準偏差 | 0.196 | 0.183 | 0.175 | 0.175 | 0.184 | 0.197 | |
| 閾値到達時の 設定別信頼度 (下段は偏差値) |
設定1 | 50.01% 67.04 | 26.39% 55.31 | 3.24% 42.33 | 0.07% 40.51 | 0.01% 40.96 | 0.01% 41.56 |
| 設定2 | 36.31% 60.04 | 50.01% 68.21 | 22.68% 53.43 | 1.80% 41.50 | 0.02% 40.97 | 0.07% 41.59 | |
| 設定3 | 11.92% 47.57 | 21.88% 52.85 | 50.01% 69.03 | 21.32% 52.65 | 1.32% 41.68 | 1.34% 42.23 | |
| 設定4 | 1.66% 42.33 | 1.71% 41.83 | 21.86% 52.96 | 50.01% 69.05 | 21.05% 52.38 | 11.59% 47.43 | |
| 設定5 | 0.12% 41.54 | 0.03% 40.91 | 2.13% 41.70 | 23.06% 53.65 | 50.01% 68.07 | 37.02% 60.31 | |
| 設定6 | 0.01% 41.48 | 0.01% 40.90 | 0.10% 40.54 | 3.78% 42.63 | 27.62% 55.94 | 50.01% 66.88 | |
| 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 | 23,820 | 42,291 | 41,319 | 42,358 | 37,279 | 17,692 | |
| 標準偏差 | 0.197 | 0.184 | 0.174 | 0.178 | 0.179 | 0.191 | |
| 閾値到達時の 設定別信頼度 (下段は偏差値) |
設定1 | 50.01% 66.93 | 29.02% 56.72 | 3.35% 42.37 | 0.11% 40.68 | 0.01% 40.69 | 0.03% 41.28 |
| 設定2 | 36.98% 60.31 | 50.01% 68.14 | 18.56% 51.08 | 2.09% 41.79 | 0.08% 40.73 | 0.22% 41.38 | |
| 設定3 | 11.07% 47.15 | 18.57% 51.03 | 50.01% 69.10 | 24.30% 54.29 | 3.51% 42.65 | 2.73% 42.69 | |
| 設定4 | 1.86% 42.48 | 2.37% 42.22 | 25.09% 54.83 | 50.01% 68.76 | 23.47% 53.80 | 12.61% 47.87 | |
| 設定5 | 0.12% 41.59 | 0.05% 40.96 | 2.94% 42.13 | 21.51% 52.72 | 50.01% 68.62 | 34.43% 59.31 | |
| 設定6 | 0.01% 41.54 | 0.01% 40.93 | 0.08% 40.49 | 2.02% 41.76 | 22.96% 53.51 | 50.01% 67.47 | |
| 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 | 16,395 | 28,917 | 35,931 | 35,432 | 32,216 | 16,613 | |
| 標準偏差 | 0.179 | 0.175 | 0.173 | 0.174 | 0.179 | 0.191 | |
| 閾値到達時の 設定別信頼度 (下段は偏差値) |
設定1 | 50.01% 68.66 | 19.93% 51.86 | 3.19% 42.23 | 0.33% 40.60 | 0.02% 40.67 | 0.05% 41.31 |
| 設定2 | 28.99% 56.90 | 50.01% 69.05 | 19.48% 51.62 | 3.16% 42.23 | 0.14% 40.74 | 0.27% 41.42 | |
| 設定3 | 14.54% 48.81 | 23.93% 54.15 | 50.01% 69.21 | 23.65% 54.02 | 3.84% 42.81 | 2.73% 42.71 | |
| 設定4 | 5.46% 43.73 | 5.79% 43.78 | 23.92% 54.18 | 50.01% 69.18 | 21.26% 52.57 | 12.33% 47.73 | |
| 設定5 | 0.94% 41.19 | 0.36% 40.68 | 3.29% 42.29 | 20.07% 51.95 | 50.01% 68.67 | 34.65% 59.40 | |
| 設定6 | 0.09% 40.72 | 0.02% 40.48 | 0.14% 40.47 | 2.81% 42.02 | 24.76% 54.53 | 50.01% 67.44 | |
| 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 | 21,276 | 36,070 | 35,881 | 34,749 | 31,353 | 16,082 | |
| 標準偏差 | 0.193 | 0.181 | 0.172 | 0.174 | 0.178 | 0.191 | |
| 閾値到達時の 設定別信頼度 (下段は偏差値) |
設定1 | 50.01% 67.28 | 27.34% 55.90 | 3.99% 42.65 | 0.30% 40.60 | 0.01% 40.65 | 0.04% 41.29 |
| 設定2 | 35.41% 59.71 | 50.01% 68.43 | 18.85% 51.27 | 3.24% 42.28 | 0.15% 40.73 | 0.28% 41.42 | |
| 設定3 | 11.85% 47.50 | 19.29% 51.45 | 50.01% 69.33 | 23.90% 54.15 | 4.00% 42.89 | 2.83% 42.75 | |
| 設定4 | 2.56% 42.69 | 3.30% 42.61 | 23.85% 54.16 | 50.01% 69.15 | 21.24% 52.56 | 12.27% 47.70 | |
| 設定5 | 0.19% 41.46 | 0.10% 40.84 | 3.20% 42.19 | 19.91% 51.86 | 50.01% 68.70 | 34.60% 59.39 | |
| 設定6 | 0.01% 41.37 | 0.01% 40.79 | 0.12% 40.40 | 2.68% 41.96 | 24.62% 54.46 | 50.01% 67.45 | |
| 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 | 120,971 | 196,608 | 196,608 | 196,608 | 196,608 | 50,571 | |
| 標準偏差 | 0.193 | 0.002 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.178 | |
| 閾値到達時の 設定別信頼度 (下段は偏差値) |
設定1 | 50.01% 67.29 | 16.77% 56.51 | 16.68% 50.46 | 16.58% 36.31 | 16.48% 30.97 | 0.31% 40.79 |
| 設定2 | 35.16% 59.59 | 16.79% 57.71 | 16.73% 56.19 | 16.67% 49.93 | 16.61% 43.86 | 1.47% 41.44 | |
| 設定3 | 12.45% 47.81 | 16.77% 56.54 | 16.75% 58.07 | 16.73% 58.02 | 16.70% 53.00 | 5.26% 43.58 | |
| 設定4 | 2.21% 42.50 | 16.72% 53.02 | 16.73% 56.18 | 16.74% 60.73 | 16.76% 58.52 | 14.19% 48.60 | |
| 設定5 | 0.20% 41.45 | 16.63% 47.16 | 16.68% 50.51 | 16.73% 58.01 | 16.77% 60.37 | 28.79% 56.82 | |
| 設定6 | 0.01% 41.35 | 16.35% 29.07 | 16.46% 28.60 | 16.58% 37.00 | 16.70% 53.28 | 50.01% 68.77 | |
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ナゴスロ金鯱だがね 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「ナゴスロ金鯱だがね 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。
- 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
- 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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