Это искусственные учебные модели. Они не описывают конкретную игру и не помогают подобрать способ заработка. Здесь нет случайных запусков и игровых результатов.
1. Независимость: пример с датчиком
Представьте условный датчик: при каждой проверке вероятность сигнала равна 20%. По условию модели проверки независимы. Число предыдущих проверок ничего не меняет в следующей.
Сигнал: 20% · Нет сигнала: 80%
После 0 предыдущих проверок вероятность сигнала на следующей всё ещё 20%. В модели проверки независимы.
Даже серия без сигнала не создаёт «долг», который датчик должен вернуть. Это вывод из условия независимости, а не утверждение о любых реальных процессах.
2. Оборот и средние потери
В другой условной модели средний возврат равен 96% от суммарных расходов на участие. Оставшиеся 4% — математическое ожидание потерь. Оборот здесь означает сумму всех участий, включая повторное использование возвращённых средств, а не только первое пополнение.
Математическое ожидание потерь
4 условные единицы100 × 0,04 = 4
Формула: оборот × (1 − средний возврат). При 500 единицах это 20; при 1 000 — 40.
Это не прогноз вашей потери. Отдельный исход может отличаться в любую сторону. Для оценки разброса нужна полная модель исходов; одного процента возврата недостаточно. Более долгую игру нельзя считать способом вернуть потери.
Gambling Commission: как понимать RTP ↗
Хотите оценить пользу этой страницы?