امکان کے ماڈلز آپ کو ایوی ایٹر گیم میں کیسے مدد کر سکتے ہیں

شماریات دان کا ایوی ایشن جوئے میں فائدہ

دن میں لندن کی فن ٹیک فرمز کے لیے نمبرز کرنے اور رات کو بیٹنگ پیٹرنز کا تجزیہ کرنے کے بعد، میں نے ایوی ایٹر کی ریاضیاتی خوبصورتی کے ساتھ ایک پیشہ ورانہ دلچسپی پیدا کی ہے۔ یہ صرف ایک اور کریش گیم نہیں ہے - یہ ایک بالکل متوازن احتمال انجن ہے جو ایوی ایشن تھیٹرکس میں لپٹا ہوا ہے۔

97% RTP فائدہ کو سمجھنا (منصفانہ کھیل کے پیچھے کی ریاضی)

زیادہ تر کھلاڑی ریٹرن-ٹو-پلیئر فیصد کو میٹرو کے نقشوں کو پڑھتے سیاحوں کی طرح دیکھتے ہیں۔ لیکن LSE کے شماریات گریجویٹ ہونے کے ناطے، میں ایوی ایٹر کا 97% RTP دیکھتا ہوں:

• ایک طویل مدتی توازن نقطہ جہاں £100 داؤ پر £97 واپس ملتا ہے
• رولیٹ (94-97%) سے قدرے بہتر لیکن زیادہ تیز حکمت عملی کی ضرورت ہوتی ہے
• اکیلے سیشنز میں غیر متعلق - تغیر قلیل مدتی میں شدید طور پر بدل سکتا ہے

پرو ٹپ: RTP کو معمول پر آنے کے لیے 50+ راؤنڈز ٹریک کریں۔ ہمارا ڈیٹا سیٹ ظاہر کرتا ہے کہ سیشنز 38±12 راؤنڈز کے بعد مستحکم ہو جاتے ہیں۔

الگورتھم کی طرح اپنا کیش آؤٹ ٹائم کرنا

ملٹی پلائرز کے ریگریشن تجزیہ سے، ہم نے شناخت کیا:

1. 1.5x سویٹ سپاٹ: 62% کامیاب پہلی بیٹس یہاں کیش آؤٹ کرتی ہیں
2. خطرناک زون: 2.1x-3.4x کے درمیان ملٹی پلائرز اکثر گر جاتے ہیں
3. بلو مون واقعات: صرف 7% گیمز 10x سے تجاوز کرتی ہیں (لیکن وہ نقصانات کی تلافی کرتی ہیں)

python

سادہ احتمال ماڈل

def optimal_cashout(current_multiplier):

if current_multiplier < 1.3: return False
elif 1.3 <= current_multiplier < 2.0: return random() < 0.55
else: return random() < (1 - (current_multiplier/100))

اتار چڑھاو موڈز کو سمجھنا

ایوی ایٹر کے مختلف موڈز کتابوں والا معیاری انحراف منظرناموں کی نمائندگی کرتے ہیں:

ڈیٹا اس بات کی تصدیق کرتا ہے جو آپ کا دل شک کرتا ہے: کم اتار چڑھاو والے موڈ بینکرول بناتے ہیں، زیادہ اتار چڑھاو والے انہیں جیٹ فیول سے بھی تیز جلاتے ہیں۔

کیوں “ہیکس” ہمیشہ ناکام ہوتے ہیں

23 مبینہ ‘پریڈکٹر ایپس’ کے تجزیہ کے بعد، میرے نتائج مایوس کن حد تک یکساں تھے: البتہ، تین قانونی ترکیبیں اس حادثاتی حالت سے ابھریں:

Data science میں ہم یہ کہتے ہیں: گھر ہمیشہ جیتتا ہے… سوائے اس وقت جب آپ عام جواری سے زیادہ ذہین ہوتے ہیں۔