Дисперсия и волатильность: условные сценарии разброса
Дисперсия — средний квадрат отклонения от ожидания. Стандартное отклонение σ — её корень. Качественный значок «высокая волатильность» не задаёт числовое σ.
Числовая модель
Обозначим v = σ одного спина в единицах ставки. Для независимых одинаково распределённых исходов, постоянной ставки u и заранее фиксированного N: σ серии = u×v×√N. Число v получают из полного распределения выплат или проверенных математических данных игры. Max win и категории low/high сами по себе его не определяют.
| v: σ спина в ставках | σ серии | μ−σ … μ+σ | P(результат > 0) в нормальной модели |
|---|---|---|---|
| 3 | 6 708 ₴ | −8 708 … +4 708 ₴ | 38,28% |
| 6 | 13 416 ₴ | −15 416 … +11 416 ₴ | 44,07% |
| 10 | 22 361 ₴ | −24 361 … +20 361 ₴ | 46,44% |
| 20 | 44 721 ₴ | −46 721 … +42 721 ₴ | 48,22% |
| 40 | 89 443 ₴ | −91 443 … +87 443 ₴ | 49,11% |
Все строки — сценарии, а не измерения реальных слотов. Вероятность рассчитана как 1−Φ((0−μ)/σ). При росте σ и фиксированном отрицательном μ в этой модели она приближается к 50% снизу. По одной асимметрии выплат нельзя установить, будет фактическая вероятность выше или ниже нормальной оценки.
Отдельный сценарий на 200 спинов
- Ставка, RTP, v
- 100 ₴; 96%; 10
- Оборот, μ
- 20 000 ₴; −800 ₴
- σ серии
- 14 142 ₴
- Результат −6 400 ₴: расстояние от μ
- 5 600 ₴ ≈ 0,396σ
Расстояние меньше половины σ не доказывает нормальность результата или исправность игры. Для вывода нужен полный контекст и распределение.
Формулы σ и условия приближения; расчёт своего условного сценария.
Источники и проверка
Учебные примеры пересчитаны 6 октября 2026 года. Условия моделей: методология расчётов.