アロハ

今日丁度グールの話出たんで、サンプル数の捉え方について少し話します。 まず前提として、仮に同じサンプル数であったとしても、機種・狙い目・算出方法によって信頼度は全く変わります。 僕がサンプル取しているグール示唆別１スルー期待値は、他の似たようなサンプル取をする際よりも信頼度高めな部類になります。 ▼理由 ①示唆の出現率が固定（１００％） ②示唆の出現回数が固定（１回） ③ＣＺ間なのでベースの初当たりが軽い（一般的なＡＴ初当たり間の１/２程度） といった感じで変数の数も確率分母も小さく、ブレる要素がかなり少ないです。 比較対象の例として、仮にからくりのリセ狙いをサンプル取りになるとどうなるかと言うと、 ①初回天国当選率という変数が加わる（これにより出玉、示唆出現率の２方面のブレ要素が追加） ②示唆別に仕様が違い、どこまで追うのが適切かの変数が加わる（追う回数、初当たり確率の２方面のブレ要素が追加） ③ＣＺ間とはいえベースの初当たりがグールより重い（その分だけブレ幅も増大） といった感じで変数の数も確率分母も圧倒的に違います。 ※参考として、統計学的には変数が２倍になるとブレ幅（信頼度区間）は√２倍になります。 また、僕のグールは完全な個人収支サンプル（すべての変数が実機の結果任せ）とは違って、必要に応じて理論値や集計値で補っており、上記以外の面でも変数少なめです。 更に言えば、サンプルデータをありのまま載せてはいますが、最終的な期待値表は細分化させすぎず信頼度が担保できるような落とし込み方をしています。 （ライブでの解説や記事を見てくれた人はどういう意味合いか分かるかと思います） といった感じなので、サンプル数だけ見て信頼度を測るのではなく、機種・狙い目・計算方法によって信頼度の測り方を変えるべきです。 それでいうと僕のグール記事は１０００件（まだ記事に落とし込んでいない手元のサンプルも含む）でもかなり信頼度高い方です。 これは感覚的な話ですが、からくりリセや筋肉リセにおける完全個人収支サンプル５０００件以上と同等くらいの信頼度はあると思ってます。