सारांश
टियर (संपादित करने योग्य)
| नाम | शर्त | p | ऑड्स | इनाम (वैकल्पिक) | EV |
|---|
अपेक्षित मान (EV)
इनाम राशि को दर्ज किए गए स्थिर मान के रूप में लिया जाता है। कोई इनाम खाली हो तो वह टियर EV में शामिल नहीं होगा।
EV विवरण (p × prize)
| टियर | p | इनाम | p×prize |
|---|
सिमुलेशन (Monte Carlo)
| टियर | सैद्धांतिक p | सिमुलेशन p | |त्रुटि| | गिनती |
|---|
Main-match हिस्टोग्राम (sim)
| मैच संख्या | गिनती | p |
|---|
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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
जैकपॉट की संभावना कैसे निकालें?
लोटो‑स्टाइल गेम (M में से K चुनना) में जैकपॉट संभावना आमतौर पर 1 / C(M, K) होती है।
बोनस नंबर संभावना को कैसे प्रभावित करता है?
बोनस टियर, मुख्य मिलान t और बोनस मिलान s दोनों पर निर्भर करते हैं। यह टूल संयोजनों से P(t,s) सटीक निकालता है।
“1 in X” का मतलब क्या है?
यह inverse probability 1/p है, यानी औसतन X टिकट पर लगभग एक जीत।
m टिकट खरीदने पर “कम से कम एक जीत” कैसे निकालें?
1 − (1 − p)^m का उपयोग करें, जहाँ p लक्ष्य घटना की संभावना है (कोई भी जीत या कोई खास टियर)।
अपेक्षित मान (EV) / वापसी दर क्या है?
प्रति टिकट EV = Σ(p_i·prize_i) − price। वापसी दर = Σ(p_i·prize_i) / price (जब price > 0)।
हर ड्रॉ में इनाम बदलता हो तो क्या इसे उपयोग कर सकते हैं?
हाँ, अनुमान के लिए स्थिर prize राशि दर्ज करें। असली भुगतान jackpot बदलाव और winner split के कारण अलग हो सकता है।
सिमुलेशन seed क्या करता है?
Seed देने पर सिमुलेशन दोहराने योग्य बनता है और वही seed देने पर वही परिणाम फिर से मिलता है।
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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
जैकपॉट की संभावना कैसे निकालें?
लोटो‑स्टाइल गेम में जैकपॉट आमतौर पर तब मिलता है जब सभी मुख्य नंबर मैच हों। इसकी सटीक संभावना 1/C(M,K) होती है।
बोनस नंबर ऑड्स को कैसे प्रभावित करता है?
बोनस नियम अतिरिक्त टियर बनाते हैं, जैसे "K−1 + bonus"। यह कैलकुलेटर मुख्य और बोनस मिलान गिनकर हर टियर की संभावना निकालता है।
“1 in X” का मतलब क्या है?
यह 1/p (inverse probability) का आसान रूप है: औसतन हर X टिकट पर एक जीत।
m टिकट खरीदने पर “कम से कम एक जीत” कैसे निकालें?
पूरक नियम लगाएँ: P(कम से कम एक) = 1 − (1 − p)^m, जहाँ मानते हैं कि हर टिकट स्वतंत्र रैंडम चयन है।
अपेक्षित मान (EV) / वापसी दर क्या है?
EV = Σ(p_i·prize_i) − price, यानी अपेक्षित भुगतान में से टिकट कीमत घटाकर। वापसी दर = Σ(p_i·prize_i)/price (जब price > 0)।
अगर हर ड्रॉ में इनाम बदलता है तो क्या यह उपयोगी है?
हाँ, अनुमान के लिए स्थिर prize value भरकर उपयोग कर सकते हैं। असली भुगतान jackpot बदलाव और winner split से बदल सकता है।
सिमुलेशन seed क्या करता है?
Seed देने पर सिमुलेशन दोहराने योग्य हो जाता है: वही seed देने पर वही परिणाम फिर से मिलते हैं।
यह कैसे निकाला जाता है
1 − (1 − p)^m(स्वतंत्र रैंडम टिकट मानकर)।m ≥ log(1−target)/log(1−p)।