等級テーブル（編集可）
条件が重複する場合は「上位優先（先に一致した等級）」として計算します。
| 等級名 | 当選条件 | 確率 p | 逆数 | 賞金（任意） | EV |
|---|
結果サマリ
当選確率合計（いずれかの等級）
—
—
まとめ買い・目標計算の対象
m口で「1回以上当たる」確率
—
目標確率に必要な口数
50%: — / 90%: — / 99%: —
期待値（EV）・回収率
賞金は入力した金額を固定として扱います（変動する場合でも簡易推定として利用できます）。空欄の等級はEVから除外します。
期待払戻（1口）
—
EV（期待利益）
—
回収率
—
内訳（p×賞金）
| 等級 | p | 賞金 | p×賞金 |
|---|
シミュレーション（モンテカルロ）
| 等級 | 理論 p | 実測 p | |誤差| | 回数 |
|---|
本一致数の分布（実測）
| 一致数 | 回数 | p |
|---|
共有
カスタム等級を増やすとURLが長くなる場合があります。その場合はCSVで保存してください。
よくある質問
ロトの「1等の確率」はどう計算する？
ロト型（M個からK個選ぶ）では 1/C(M,K) です。
ボーナス数字があると確率はどう変わる？
本一致数 t とボーナス一致数 s の組を数え上げ、等級条件に一致するものを合計して求めます。
「何回に1回当たる？」はどう読む？
確率 p の逆数 1/p を「約X回に1回」として近似表示しています。
「何口買えば当たる確率50%？」はどう計算する？
余事象を使い 1-(1-p)^m を計算します。目標確率に必要な口数は m ≥ log(1−target)/log(1−p) を切り上げます。
期待値（回収率）とは？
期待値は Σ(p_i×賞金_i)−価格、回収率は Σ(p_i×賞金_i)/価格（価格>0）です。
賞金が毎回変わる場合でも使えますか？
入力した賞金を固定として扱う簡易推定として利用できます。
シミュレーションのseedとは？
乱数の種です。同じseedなら同じ結果を再現できます。
計算の考え方
1 − (1 − p)^mm ≥ log(1−target)/log(1−p)