1秒違うだけでも、2,000回転させれば、ミドルでも出玉1箱分以上の開きが出てしまいますので。これはかなり語弊がありました。「1秒違うだけでも、終日稼働させると、その1秒がもたらす回転数の差がトータル確率分母以上になる」という意味です。実際の(収支としての)差異は出玉1箱分よりも小さいですね。修正・削除依頼りゅー。>これは大量試行でカバーするしかないのですが、>もし、何かの理論値(たとえばトータル確率)が事前に分かっていれば、>その近傍で計算を打ち切る等、ある程度の工夫はできると思います。本来の確率に近似したときには、そのバラツキ具合も理論値に近似する」というような、学術的根拠が存在するのでしょうか?恐縮ですが、なにぶん勉強不足で知らない定理も多いので教えていただければありがたく、宜しくお願いします。いうような、学術的根拠が存在するのでしょうか?難しい質問ですね(汗)。学術的根拠どころか、そもそも理論値に近い値になるかどうかすら分かりません。分散は大きく異なりますし。上限・下限がある以上、その分散は、本来の理論値よりも小さくなる傾向はあるのではないかと思います。ここまで前置きした上で、私は、上記のような分散の誤差については問題視していません。私はむしろ平均そのものを問題にしています。理論平均から乖離したかどうかをチェックすることで、持ち玉比率についても、極端におかしな値が出ることだけは回避できるのではないか、ということです。どっちにしても、「ある程度の工夫」でしかありません。解説ありがとうございます。持玉比率の数値がレアケースを拾い過ぎた結果を示す危険度が低いということですね。国語的表現で恐縮ですが、そういう意味なら了解です。さん乱数を使って、ある確率で当たったり当たらなかったりするようにすれば、枝分かれの計算はせずに済むようになりますね。みたくやるのは現実的ではないですね。おっしゃる通り、ランダムを作るって案外難しいんですよね・・・。実際にはなかなか本当のランダムにならず、統計学的に不自然な偏りがでてしまったりしますからね・・・。1秒の差で1箱分とか差がでてしまうんですね。実際のデータから機種毎に1日で何回転したかというデータから適度な値を決めるしかなさそうですね。私も持ち玉比率を計算式によって導き出せないか興味があります。平均値を出すという前提ですので、獲得出玉はざっくりと平均獲得出玉を使って計算しても問題はないように感じていますがいかんせん式を立てるのが難しいですよね・・・とりあえずこんなもの作ってみました。http://yrpunagi.web.fc2.com/現状ではシミュレーションで充分ってことになってしまいそうですがやはり式が立てられたほうがいいですよね。さん簡潔な言葉でまとめてくださり、ありがとうございます。墓穴掘るのが怖くて書き過ぎました(笑)。結果も恣意的なものになってしまうのではないか、という是非はありそうですが、10万日程度では「そこそこの範囲」には入るものの、ある特定の値に収束するとはとても言い難いので、1つの手法としてはアリなのかな、と思います。さん「1秒の差で1箱分」というのは私のミスで、大嘘です(汗)。2,000回転させれば2,000秒ですので、1変動あたり13秒ならば1秒の違いが終日では150回転も差がつくなぁと。平均大当り数が1以上変わってくるだろう、ということです。それが具体的な差玉としてどのくらいに相当するのかは、ボーダーによって変わりますね。1箱というのは大嘘です。「乱数の一様性」という点では、MT法が優れていると思います。http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/mt.html105りゅー。