总结
总获胜概率（任何等级）
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—
目标/多票基于
m 张票的 P（至少一场胜利）
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目标概率所需的票据
50%： — / 90%： — / 99%： —
层级（可编辑）
如果层重叠，则以较高层优先级计算结果（第一场比赛获胜）。
| 名称 | 条件 | p | 赔率 | 奖品（可选） | 电动汽车 |
|---|
期望值（EV）
奖品被视为您输入的固定值。如果奖品为空，则该级别不包含在 EV 中。
每张票的预期支出
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EV（预期利润）
—
退货率
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EV故障（p×奖金）
| 等级 | p | 奖品 | p×奖品 |
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模拟（蒙特卡罗）
| 等级 | 理论参数 | 辛普 | |错误| | 计数 |
|---|
主匹配直方图 (sim)
| 匹配数 | 计数 | p |
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如果 URL 变得太长（许多自定义层），请改为导出 CSV。
常见问题
如何计算中奖概率？
对于乐透类型的游戏（从 M 中选择 K），头奖赔率通常为 1 / C(M, K)。
奖金号码如何影响赔率？
奖金等级取决于主要比赛的数量 t 和奖金匹配数 s。该工具计算 P(t,s) 完全来自组合。
“X 中的 1”是什么意思？
这是逆概率 1/p，显示为直观的近似值（“每 X 张彩票大约赢一次”）。
购买m张彩票时如何计算“至少中奖”？
使用 1 − (1 − p)^m, 其中 p 是目标事件（任何胜利或特定级别）的概率。
什么是预期价值（EV）/回报率？
每张票的 EV 为 Σ(p_i·prize_i) − price。退货率为 Σ(p_i·prize_i) / price 当价格 > 0 时。
当每次抽奖的奖品有所不同时，我可以使用此功能吗？
是的，但输入固定奖金金额进行估算。实际支出可能会因累积奖金变化和赢家分割而有所不同。
模拟种子有什么作用？
种子使模拟具有可重复性。
计算方法
1 − (1 − p)^m（独立随机票）。m ≥ log(1−target)/log(1−p)。