てことで連続更新です＾＾ 

さて、前回書いた内容をもう少し捕捉しませう。 
振分けが多いからもっと試行数を増やせｺﾞﾙｧみたいな内容だったと思いますが、実際のところ振分けが多いのもそうなんですが、その振分けに至るまでのP、つまり大当り確率が低いからもっと試行数を増やさないとダメだねー、ということです。 

下記に二項分布のグラフを示します。 
P=大当り確率 
n=試行数（通常時図柄回転数） 



このグラフは確率1/400で試行数が3000回転のものです。 
横軸は初当り回数で縦軸はその頻度を表しています。 
この場合、試行数が分母の7～8倍ありますので、いびつな形にはなっていませんね。 
に3000回転÷400(分母)で算出出来る平均の初当り回数と一番頻度の高い初当たり回数にどれだけの差が生じるか？これが実際の安定性となって現れます。 
グラフでは7回が頂点です。 
3000÷400＝7.5 
約0.5回の差ですね。 


では試行数をもっとリアルな数値に減らしてみましょう。 



n=1500 
にしてみました。 
かなりいびつな形になりました。10回を超えたあたりからは無視して結構です。 
1500÷400＝3.75 
グラフの頂点は3回。 
その差約0.75回。 
試行数が減少した分、平均回数と頻度の高い回数との差が広がりました。 
大当り0回の頻度もぐっと増えましたね＾＾ 

ではでは、甘デジのグラフです。 



P=1/99 
n=1500 
のグラフです。分母の約15倍の試行をしたことになります。 
さすがに均整のとれた形になりました＾＾ 
平均回数は 
1500÷99≒15.1515・・・ 
グラフの頂点は15回。 
その差約0.152回の差です。 

試行数がｎに対して多くなれば多くなるほど平均と頻度数の差が小さくなる、ということがわかります。 

このことから、試行数が少なければ平均値から実際の頻度値は離れていくことがはっきりとわかると思います。 
さらにこの値に、確変の突入。継続とさらにラウンド振分けが乗算されていきますので、遊技客が得られる出玉と言う観点は等比級数的に理論値からかけ離れていくということも理解できるかと＾＾ 


※取り消し線はここに転載する際に追加しました。