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archivefan / 研究

検証方法

Seed、試行回数、理論照合の考え方を公開します。

確率を計算

METHODOLOGY

95%信頼区間で実測確率の幅を読む

95%信頼区間は、観測した当たり回数から母比率のもっともらしい範囲を示すものです。『次の1回が95%で入る範囲』ではありません。

計算例の確認日 2026-09-16 / 適用範囲: archivefan.comの確率・統計記事と固定結果ページ

同じ当たり率でも、試行数で幅が変わる

次は実戦記録ではなく、実測率を0.3%に揃えた計算例です。3回/1,000回転と300回/100,000回転は同じ率でも、推定の幅は違います。区間が理論値を含むことは、台の正常性を証明する検査ではありません。

手元のシミュレーションを分析する →

信頼区間は、観測から確率の幅を推定する手順

  1. 1 →

    観測を数える

    通常時の回転数nと初当たり回数k。RUSH中の当たりを混ぜない。

  2. 2 →

    区間を計算する

    k/nと標本数をWilson式に入力。両側95%、z=1.9599639845。

  3. 3 →

    条件と一緒に読む

    推定は独立・一定確率の前提。次回の当たりや利益の予測ではない。

このページで使う計算の関係図。数値や条件は本文でも確認できます。

Wilson 95%区間の幅(百分率の差)

横軸は確率のパーセントポイント。標本数が増えるほど幅が狭くなる例で、理論値へ必ず戻る回数を示すものではありません。
仮の観測率0.3%をWilson式で計算
回転数当たり回数両側95%区間
1,00030.1021〜0.8783%
10,000300.2102〜0.4279%
100,0003000.2680〜0.3359%

「95%」は、同じ手順で標本抽出と区間計算を繰り返したときに、真の確率を含む割合の目安です。計算後の特定区間に真の確率が95%の確率で入る、という意味ではありません。Wilson区間は近似であり、常に被覆率が厳密に95%になるわけでもありません。

01

点ではなく幅

実測率だけでなく、標本数に応じた不確かさを幅で示します。

02

小標本ほど広い

同じ実測率でも試行回数が少ないほど区間は広がります。

03

Wilson区間

0%や100%付近でも崩れにくいWilson score intervalを使います。

04

解釈を限定

台の良否や次の当たりを保証する指標としては使いません。

公開する再現情報

入力条件確率、回転数、台数、出玉分布、対象外
乱数Seed、乱数生成器、Seed範囲
統計平均、中央値、標準偏差、主要分位点、区間
生成情報標本数、生成日時、実装またはスクリプト
照合理論式、理論値、実測値、誤差

一次資料・技術資料