METHODOLOGY

モンテカルロ法で確率を検証する手順

モンテカルロ法は、同じ確率モデルを多数回抽選して結果の分布を見る方法です。1回の結果ではなく、Seedを変えた複数試行と理論値を照合します。

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

500台・500回転を3つのSeedで比べる

通常時の当たり確率1/319が一定のモデルで、500回転以内に一度でも当たる台数を比べます。500台はシミュレーション上の標本数で、ホールの実戦集計ではありません。計算を簡潔にするため、各台の『1回以上当たるか』を理論確率による1回の抽選で判定しています。

同じ条件の固定結果を読む →

理論値と乱数実験の役割

1 →
条件
1/319、500回転、500台。出玉・LT・交換率は含めない。
2 →
再現設定
Seed文字列、FNV-1aによる初期化、mulberry32乱数生成を固定。
3 →
比較
同じSeedは同じ結果。別Seedでは理論値の周囲のばらつきを見る。

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。

Seedを変えた3試行の当選台数

Seed末尾0400台

Seed末尾1390台

Seed末尾2393台

1/319・500回転・各500台。理論上の当選率は79.19%。この3試行は手順の例で、推定精度の保証には使いません。

入力・結果の再現JSONを見る

{
  "model": "independent-first-hit-by-horizon-v1",
  "rng": "FNV-1a + mulberry32",
  "denominator": 319,
  "spins": 500,
  "machines": 500,
  "seed": "ARC-METHOD-20260916-0",
  "results": [
    {
      "seed": "ARC-METHOD-20260916-0",
      "machines": 500,
      "successes": 400,
      "measuredRate": 0.8,
      "theoreticalRate": 0.7919256897641296,
      "wilson95": {
        "lower": 0.7627108946948262,
        "upper": 0.8327145010282426
      }
    },
    {
      "seed": "ARC-METHOD-20260916-1",
      "machines": 500,
      "successes": 390,
      "measuredRate": 0.78,
      "theoreticalRate": 0.7919256897641296,
      "wilson95": {
        "lower": 0.7416313019131544,
        "upper": 0.8140990674283763
      }
    },
    {
      "seed": "ARC-METHOD-20260916-2",
      "machines": 500,
      "successes": 393,
      "measuredRate": 0.786,
      "theoreticalRate": 0.7919256897641296,
      "wilson95": {
        "lower": 0.7479418772435874,
        "upper": 0.8196970000124048
      }
    }
  ],
  "quantiles": "未使用。台数と率を掲載",
  "checkedAt": "2026-09-16"
}

追試ではこのJSONのSeedと入力条件を揃えます。一致しないときは、確率分母、回転数の端数処理、乱数を呼ぶ順序、実装バージョンの順に確認してください。乱数列を再現できても、実機が同じ結果になるという意味ではありません。

条件を固定

確率、出玉、台数、回転数、除外条件を先に固定します。

Seedを保存

同じ乱数列を再現できるよう、Seedと生成日時を残します。

複数Seedで測る

原則30 Seed以上を使い、平均だけでなく中央値・標準偏差・分位点を出します。

理論値と照合

独立試行で理論式がある項目は、実測値との差を検算します。

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