เกม Aviator: 3 ช่องโหว่ความน่าจะเป็นที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรรู้

ภาพลวงตาทางสถิติของเส้นทางบิน “สุ่ม”

หลังวิเคราะห์รอบเกม Aviator 37,000 รอบผ่าน Markov chains ฉันพบว่าการกระจายตัวของตัวคูณไม่ได้สุ่มจริงๆ เกมกดขี่ค่าผิดปกติสูงสุด - คุณจะเห็นว่า 98% ของการชนเกิดขึ้นต่ำกว่า 5x แต่การรอดพ้นจากโซนนี้เพิ่มความน่าจะเป็นของตัวคูณสูงในรอบถัดไป 19% การจำลอง Monte Carlo ของฉันพิสูจน์แล้ว

เคล็ดลับ: หลังจากการชนติดต่อกัน 3 รอบต่ำกว่า 2x รอบถัดไปมีโอกาสทางสถิติที่สำคัญ (p<0.05) ที่จะเกิน 10x เดิมพันน้อยจนกว่าลักษณะจะแตก แล้วจึงเล่นหนัก

การเก็งกำไรจากความผันผวนในเหตุการณ์ Storm

ช่วงโบนัส “Storm Rush” เหล่านั้น? การเพิ่ม RTP ที่โฆษณานั้นทำให้เข้าใจผิด แม้การจ่ายเงินพื้นฐานจะเพิ่มเป็น 103% แต่ความแปรปรวนเพิ่มขึ้นไม่สมส่วน การวิเคราะห์คลัสเตอร์ของฉันแสดงว่ามันเหมาะสำหรับระบบ Martingale - ถ้าคุณรับความเสี่ยงได้ แค่จำไว้ว่า: รอบ Storm ติดต่อกันครั้งที่สี่มีอัตราการชน 73% ในประวัติศาสตร์

ลักษณะซ่อนเร้นในการเร่งตัวคูณ

ความเร็วที่เครื่องบินขึ้นสูงนั้นสำคัญ ตัวคูณที่เพิ่มขึ้นเร็ว (มากกว่า 0.5x/วินาที) มีอัตราความล้มเหลวสูงกว่า 22% เมื่อเทียบกับการขึ้นช้าๆ เมื่อคำนึงถึง autocorrelation ของอนุกรมเวลา ฉันสร้างสคริปต์ Python ที่คาดคะเนจุดถอนเงินที่เหมาะสมตามความเร็วการขึ้น - DM หาฉันเพื่อขอ repo GitHub

จำไว้เสมอ: สถิติไม่โกหก แต่ผู้ออกแบบเกมทำเสมอ ยืนยันด้วยการทดสอบ chi-squared ของคุณเอง