公開日: 2014年11月2日 / 更新日: 2018年2月12日 ⓒ大都技研 大都のサラリーマン番長3の仁王門解析情報 です ついに解析出てきましたね 稼働を上げる為、実戦値で色々と匂わせてきましたが 解析値見ると色んな思惑が見えて面白いですね 少ない実戦値はあまり参考にならない事が よくわかりました(´・ω・) 数値見てアレコレ妄想するのも面白いですけどね それではどうぞ~! Sponsored Link ▼前兆ゲーム数 6~15G ▼突入契機・当選率 押忍ベル 設定1:30. 00% 設定2:34. 64% 設定3:30. 00% 設定4:39. 06% 設定5:30. 00% 設定6:41. 81% 一枚役 設定1:0. 04% 設定2:0. 04% 設定3:0. 11% 設定4:0. 11% 設定5:0. 12% 設定6:0. 22% AT終了時 全設定共通で25%で突入 ▼仁王門実質出現率 設定 押忍ベル経由 1枚役経由 合成出現率 1 1/1560. 44 1/23678. 87 1/1463. 97 2 1/1351. 47 1/236781. 87 1/1278. 50 3 1/1560. 44 1/9741. 55 1/1339. 押忍！サラリーマン番長～1枚役からの仁王門！？本日の会議はこれにて終了ッ！～|人生半分〜パチスロ大好きサラリーマンの小言2〜. 72 4 1/1198. 37 1/9741. 55 1/1063. 78 5 1/1560. 44 1/8500. 11 1/1318. 41 6 1/1119. 65 1/4604. 22 1/900. 63 番長2はハズレでの抽選でしたが 今作は一枚役での当選率に設定差がありましたね! 押忍ベルでの仁王門突入率は偶数設定優遇 一枚役での仁王門突入率は高設定優遇 一枚役での仁王門当選で 低設定の可能性はかなり下がりますね 当選時は慎重に設定判別したいところ('ω') 一枚役での当選率が低いので 実質仁王門出現率は設定4の方が高くなっています やはり設定5を判別するのは難しそう… まだATストック数と天国ループ率の解析がでてないので そこに注目ですかね~('ω') ◎ サラリーマン番長3 設定判別まとめ ◎ 仁王門の前兆・前兆演出情報 ▼仁王門の種類と期待度 仁王門:AT期待度約40% 猛仁王門:AT期待度約60% ▼消化中の当選契機・抽選 金7揃い 斜め揃い:1/104. 86 中段揃い:1/4096. 00 扉出現抽選|()内は猛仁王門の数値 押し順ベル:20%(25.
遂に出ました(^^) 通常時の押忍ベル・1枚役からの仁王門突入率!! 仁王門中の金7確率と共に御覧ください。 -----スポンサードリンク----- 仁王門突入率 ▼ 押忍ベル・1枚役からの仁王門当選率 ※クリックで拡大します ▼ 仁王門当選時の振分け 仁王門・・・97. 仁王門:押忍！サラリーマン番長 | 【一撃】パチンコ・パチスロ解析攻略. 50% 猛仁王門・・・2. 50% 1枚役からの突入率に大きな設定差があり、押忍ベルからは偶・奇で差が有ります。 奇数が突入率が低いのは AT関連の数値が、偶数に比べて優遇されているからと想像してます。 早い内に1回でも1枚役から仁王門が出たら高設定の期待大です。 仁王門中の金7確率 あれん的仁王門 今回の記事で仁王門関係の解析は出揃いましたね(^^) 仁王門突入率から偶・奇+高設定が判断できるのは嬉しい情報ですね。 ▼ 突入率から見る設定推測の例 例1)押忍ベルから40%前後で、1枚役からの突入が0なら設定2or4の可能性が高い 例2)押忍ベルから40%前後で、1枚役からの突入が1~2回なら設定4or6の可能性が高い 例3)押忍ベルから30%弱で、1枚役からの突入が0回なら設定1or3の可能性が高い 例4)押忍ベルから30%弱で、1枚役からの突入が1~2回なら設定3or5の可能性が高い これが、設定1or6になると更に簡単に推測出来そうですね(^^) その他に 共通ベル確率(1/29. 82~1/26.
仁王門 は、主に通常時の押忍ベルから突入する 10G+α 継続のAT自力解除ステージ。 轟が扉を突破すれば AT当選確定 となる。 出現する扉の色が 青 だとチャンス、 金 なら確定!? さらに "猛仁王門" なら大チャンス! 仁王門突入抽選 通常時の 押忍ベル および 1枚役 成立時に仁王門突入抽選が行われる。 設定 押忍ベル 1枚役(※) トータル 突入率 1 1/3. 33 1/2340. 57 1/1463. 97 2 1/2. 89 1/1278. 50 3 1/936. 23 1/1339. 72 4 1/2. 56 1/1063. 78 5 1/840. 21 1/1318. 41 6 1/2. 39 1/455. 11 1/900. 63 ※共通ベル(右下がりベル)も1枚役だが、別フラグなので混同しないよう注意。1枚役時は完全バラケ目が停止する。 当選時の仁王門振り分け ※以下の単位は% ※全設定共通 仁王門 振り分け 通常仁王門 97. 50 猛仁王門 2. 50 仁王門中のAT抽選 まず全役で 扉を出す抽選 を行い、扉が出現したら当該Gで 扉を突破する抽選 を行う二段階抽選となっている。 扉を出す抽選 小役 赤扉 青扉 金扉 押し順ベル 20. 00 0. 01 – 1枚役 99. 80 0. 20 弁当 弱チェリー 87. 50 12. 50 50. 00 強チェリー チャンス目 100 強弁当 最強チェリー 上記以外 5. 05 66. 62 33. 33 99. サラ番 1枚役・押忍ベルからの仁王門投入率と仁王門中の金7確率！ | あれんの副業魂！期待値集めて小遣い倍増計画. 95 0. 10 扉を突破する抽選 10 50 20 28 扉別期待度 赤 10. 46 青 47. 99 金 AT直撃抽選 仁王門中は、逆押しカットイン発生時に金7が揃えば直撃AT当選となる。 金7揃い 出現率 中段以外 1/104. 86 中段揃い 1/4096. 00 ※中段揃い時は、青頂RUSH確定 カットインは約1/26で発生するため、成功率は約1/4となる。 仁王門関連の演出期待度 ・仁王門アオリ強(70%) ・赤会話(70%) ・仁王門前兆アオリ中のウインドウSU3(70%) ・仁王会議 └第1停止で強パターン(50%) └第3停止で強パターン(70%) └第1・第3停止両方で強パターン(90%) ・仁王ルーレット └弱(漢-漢-仁王門)(50%) └中(漢-仁王門-仁王門)(70%) └強(漢-仁王門-確定)(90%) ▲「漢」が無いパターンはもちろん確定!
ホーム スロット 大都技研 サラリーマン番長 2014年10月21日 2020年6月4日 SHARE 大都技研の新台スロット「 サラリーマン番長 」。 ようやく 仁王門 の当選に関する解析が出ました。 AT終了時の 仁王門 は全設定共通25%でしたが、押忍ベルと1枚役からの 仁王門 に関しては実践値の数値に近い設定差が存在しました。 特に1枚役からの当選に注目。 ※2014年12月1日追記 この記事の項目を含め、設定判別に関する要素は以下の記事で解説しています。 モード移行率完全解明・設定判別のまとめ ▼解析まとめ サラリーマン番長 【サラリーマン番長】仁王門解析 仁王門当選率 設定 1枚役 押忍ベル 1 0. 04% 30. 0% 2 0. 04% 34. 6% 3 0. 11% 30. 0% 4 0. 11% 39. 0% 5 0. 12% 30. 0% 6 0. 22% 41. 8% 1枚役からの 仁王門 当選に関しては、 設定1と設定6では5倍以上の差 が存在。 ただ、 設定6でも実質的な出現率は通常時の1/4604 。1回でも確認出来れば高設定の期待は高まりますが、たまたま薄い所を引いた可能性も否めません。 複数回確認出来れば高設定濃厚となりそうですが、設定6でも通常時の1日で回せるゲーム数を考慮すると1回出るかどうかといった確率なのが悩ましい所。 押忍ベルからの 仁王門 当選に関しては、そこまで設定差がありませんでした。 偶数設定優遇 で、設定6の当選率は41. 8%。 ここから実質的な出現率を算出すると以下のような数値となります。 通常時の仁王門出現率 設定 1枚役 押忍ベル トータル 1 1/23678 1/1560 1/1463 2 1/23678 1/1351 1/1278 3 1/9471 1/1560 1/1339 4 1/9471 1/1198 1/1063 5 1/8500 1/1560 1/1318 6 1/4604 1/1119 1/900 ※当選時の2. 5%で猛仁王門 トータル出現率では、 設定1と設定6で約1. 5倍の差 が出来ます。 しかし、トータルで見た場合、通常時の押忍ベルのヒキに左右される部分が大きいうえに、偶数設定で見た場合にその差はわずか。設定推測としては、やはり1枚役からのいわゆる「謎仁王門」に注目した方が良さそうです。 1枚役からの仁王門当選時の挙動 通常時:1枚役の次ゲームから煽り開始 ガセ前兆中:ガセ前兆終了後に煽り開始 本前兆中:ATorボーナス後に煽り開始 通常時に1枚役から 仁王門 に当選した場合は、次ゲームから前兆が始まります。 問題は前兆中に1枚役から 仁王門 に当選した場合。 ボーナスのガセ前兆中だった場合は、その ガセ前兆終了後から煽りが始まり 、数ゲームの前兆を経て当選。 ボーナスorATの本前兆中だった場合は、 通常時に戻ってから煽りが始まり 、数ゲームの前兆を経て当選。ATorボーナス後に押忍ベルを引いていないにも関わらず 仁王門 に当選した場合は、1枚役からの当選が濃厚です。 AT終了時のBETでの 仁王門 と混同しないように注意が必要です。
05%) チャンス役・一枚役:100%(100%) その他:0. 20%(5. 10%) 扉別AT当選期待度 赤扉:10. 5% 青扉:48. 0% 金扉:100% 扉別AT当選率 金扉は突破確定 赤扉 押し順ベル:10% 弱チェ・弱スイカ:50% レア役:100% 一枚役:20% その他:4% 青扉 押し順ベル:50% チャンス役・一枚役:100% その他:28% 抽選方法はまず成立小役で扉の出現の抽選 突破演出ゲームで成立小役を参照してAT突入抽選 この抽選方法は意外でした! 押し順ベルや一枚役からの突入も現実的な数値なので レバーに力はいりますね~!p(*'ω'*)q AT抽選の優遇されている猛仁王門は 仁王門突入時の1/40(2. 5%)で突入 猛仁王門は扉突破抽選の数値は同じですが 扉出現率・扉の種類が優遇されています 猛仁王門の期待度60%は 出現率の割に微妙な数値ですね(笑) かなり期待してしまうだけに この数値知らないとスカったとき傷つくな~(´・ω・) ▼中段金7揃いの恩恵は? 扉抽選の他に金7揃いの一発抽選も行っています 金7が揃えばAT確定 斜め揃いと中段揃いがあり 中段揃い時は青頂RUSH突入が確定 これカットイン発生時に揃う可能性があるのですが 中段に金7停止でおそらく中段金7揃い確定ですね! 通常時の打ち方でも金7狙いがありましたが 目押しがヘタクソで出目がよくわからない私でも この出目はたまら~んな気持ちになります(*´Д`) 中段金7を通常時、AT中いつでもいいから 狙って止めてみたいな~♪ 参考になりましたらポチお願いしますm(__)m おすすめ記事
01)。 もし、「偏りがあった」という表現がわかりにくい場合は、次のように書いてもいいと思います。 カイ二乗検定の結果、グループAの方がグループBよりも○○と回答した人が多いことがわかった( χ 2 (3)=8. 01)。 相関係数は一致度の計算には向いていない カイ二乗検定は、名義尺度の2つの変数の間の独立性(関連性がないこと)を見るための検定法でしたが、2つの変数が間隔尺度・比(率)尺度の場合には相関係数が指標として用いられ、2つの変数間に関連がない場合に、「無相関検定」が用いられます。 相関係数も多くの研究で扱われています。例えば、作文や会話などのパフォーマンステストについて、2人の評定者の間の評定の一致度を検討するときに、相関係数を用いる研究があります。しかし、正確に言うと、相関係数では一致度を見ることはできません。表4は、ある作文テストの評価結果を表しています。5人の学生が書いた作文を評定者3人が5段階で評定しています。 表4 ある作文テストの評価結果 評定者1と評定者3は、全く同じ結果なので、相関係数を計算すると1. 0になります。散布図で表すと図2のようになり、両者の評定が完全に一致して直線状に並んでいることがわかります。評定者1と2は、同じ結果ではありませんが、相関係数を計算すると1. カイニ乗検定（Chi-squared test）/ t検定（t‐test）/ 分散分析（ANOVA：analysis of variance） - 世界一わかりやすい心理学. 0になります。散布図で表すと図3のようになります。評定者2の評価結果に1を加えると評定者1の結果になり、この組み合わせも直線状に並んでいます。これらの例のように、データが直線上にプロットされる場合、相関係数は1. 0になります。 図2 評定者1と評定者3の結果 図3 評定者1と評定者2の結果 しかし、図2の結果と図3の結果を同じ一致度と解釈してもいいのでしょうか。表4の平均値を見ると、評定者1は3. 2、評定者2は2. 2であり、5点満点で考えると大きな違いと言えます。つまり、相関係数は1. 0であっても、評定者1と3の組み合わせのようにまったく同じ結果というわけではないのです。このように、相関係数では、2変量間の一致度を正確に見ることはできないのです。特に、平均値が異なる場合は、相関係数ではなく、κ(カッパ)係数(厳密には、重み付きκ系数)を計算するべきです。κ係数であれば、2変量間の一致度がわかります。ちなみに、表4の評定者1と評定者2の間でκ係数を計算すると、0.
950)がある 似ている点の理解ですが、\(χ^2\)カイ二乗分布は\(t\)分布と同様に 自由度で形の変わる分布関数 でした。 そのため、 自由度によって棄却域と採択域 が変わります。 片側棄却域が自由度によって変わるイメージ図 次に似ていない点の理解ですが、\(t\)表や正規分布表にはなかった、確認P=95%以上の値が書かれています。 なぜでしょうか? (。´・ω・)? 答えは「 左右非対称 」だからです。 左右対称な形の \(t\)分布や正規分布 では、棄却限界値はプラス・マイナスの符号が異なるだけで、 絶対値は同じ でした。 そのため、その対称性から片側10%以下の棄却域が分かれば、反対側の"90%以上"の棄却域が分かりました。 \(χ^2\)カイ二乗分布 はその非対称性から、 両側検定 で第一種の誤りが5%の場合は、右側 2. 5% と左側 97. 5%の確率の値 を 棄却限界値 にすることになります。 ③両側検定の\(χ^2\)カイ二乗分布 \(χ^2\)カイ二乗表のミカタも分かったので、早速例題を解きながら勉強しましょう。 問)母平均\(μ\)=12 で母分散\(σ^2\)=2 の母集団からサンプルを11個抽出した。サンプルの標本平均\(\bar{x}\)=13. 2 不偏分散は\(V\)=4 、平方和\(S\)=40 となった。 この時、 ばらつきは変化 したか、第一種の誤りを5%として答えてね。 まずは、次の三つをチェックします。 平均の変化か、ばらつき(分散)の変化か 変化の有無か、大小関係か 母分散が既知か、不偏分散のみ既知か 今回の場合は「 ばらつき(分散)の変化、変化の有無、母分散が既知 」ですので、\(χ^2\)カイ二乗分布の統計量\(χ^2\)を使います。 すると、 今回の帰無仮説は「母分散に対し、標本のばらつきに変化はない:\(σ^2 =1. 2群間の比較の統計解析は？検定やグラフを簡単にわかりやすく｜いちばんやさしい、医療統計. 0\)」で、対立仮説は「母分散に対し、標本のばらつきに変化がある:\(σ^2 ≠1. 0\)」です。 統計量\(χ^2\) は、「 \(χ^2\)= 平方和 ÷ 母分散 」 なので、 \[χ_0^2= \frac{40}{2} =20\] ※問題では平均値が与えられていますが、ばらつきの評価には不要なので、無視します。 ※今回は平方和の値が問題文から与えられていましたが、平方和が与えられていない場合は、 不偏分散(\(V\))×自由度(\(Φ\))=平方和(\(S\)) を求め、統計量\(χ_0^2\)を決めます。 統計量\(χ_0^2\)の値が決まったので、棄却域を決めるため に棄却限界値を求めます。 今回は 両側検定 になりますので、\(χ^2\)カイ二乗表より、 棄却限界値\(χ^2\)(10, 0.
83になり、相関係数(1. 分散分析とは？分散分析表の見方やf値とp値の意味もわかりやすく！｜いちばんやさしい、医療統計. 0)とは異なる結果となります。κ係数の計算法に関しては、例えば、野口・大隅(2014)などを参照して下さい。 有意な相関とは? 相関係数の結果を報告する文に次のようなものがあります。「有意な相関」とはどういうことでしょうか。 語彙テストの得点と聴解テストの得点は有意な相関を示している。 相関の検定を理解していない読者は、「相関係数が高い」「強い相関関係になる」と理解してしまいそうです。ここでの「相関の検定」は、先に述べた「無相関検定」で、「2変量の相関係数が母集団でゼロである」という検定仮説を検定するものです。つまり、有意水準(例えば5%)以下であれば、検定仮説が棄却されますので「2変量の相関はゼロではない」ということを示します。ゼロではないだけで、「強い」相関関係にあるとは言えないのです。相関の度合いに言及するのであれば、相関係数の値を参照する必要があります。 表5 相関係数の例 例えば、表5は授業内容に対する評価と成績の相関を示したものです。授業への興味と成績の間の相関係数は0. 15で、この値を見る限り、相関はほとんどなさそうです。しかし、無相関検定では「5%水準で有意」という結果となっています。この結果から、「授業への興味が高い人ほど成績がいい」と言えるでしょうか。相関係数0.
05未満(<0. 05)であれば、危険率5%で"偏りがある"ことがわかります。 CHITEST関数を利用するには次の手順で行います。 1) 期待値の計算準備(若年:高齢者): 若年者の全体にしめる割合は58. 3%(=70/120*100)で、確率は0. 583となり、高齢者の全体に占める割合は41. 7%(=50/120*100)で、0. 417となります。 2) 期待値の計算準備(有効:無効): 有効と答えるのは全体の33%(0. 33=40/120), 無効と答える確率は67%(0. 67)となります。 3) 若年者期待値の計算: 若年者で有効と答える期待される人数(期待値)は0. 58*0. 33*120=23. 3人, 若年者で無効と答えると期待される人数(期待値)は0. 67*120=46. 7人となります。 *実際の計算では、若年者で有効は70*40/120=23. 3(人)とけいさんできます。 4) 高齢者期待値の計算: 高齢者で有効と答えると期待される人数(期待値)は0. 42*0. 33*120=16. 7人、高齢者で無効と答えると期待される人数(期待値)は0. 67*120=33. 3人です。 *計算では高齢者で有効は40*50/120=16. 7(人)と計算できます。 こうして以下の期待値の表が作成されます。 期待値 有効期待値 無効期待値 若年者期待値 23. 3 46. 7 高齢者期待値 16. 7 33. 3 → 期待値がわかればカイ二乗検定の帰無仮説に対する確立はCHITEST(B2:C3, B7:C8)で計算されます。 *B2:C3は実際のアンケート結果、B7:C8は期待値の計算結果。 帰無仮説の確立が求められたら、 検定の結果のかかきたを参考に結果と結論が掛けます。 *この例では確立は0. 001<0. 01なので、1%有意水準で有意さがあり、若年者では有効と回答する被験者が21%なのに対し、高齢者では有効(あるいは無効)と解答する被験者が50%です。したがって若年者と高齢者では有効回答に偏りが認められるということになります。 6. 相関係数のt検定 相関係数rが有意であるかどうかを検定することができます。 「データの母相関係数σ=0」を帰無仮説H 0 としてならばt値は以下の式に従います。得られたt値をt分布表で 自由度(n-2)の時の値と比較し、t分布表の値より大きければ有意な相関係数ということになります。 excleでt値を計算したら続いて、TDIST(t値, 自由度(数-2), 2(両側))によりP値を計算することができる。 相関係数 -0.
第9回 カイ二乗分布とF分布 以上の計算は,生物統計学_授業用データ集2010のファイルの第9回タブにある計算シートでも計算できます(データ100個以内). 例:A,B2種類の飼料を与えて一定期間飼育したハムスターの体重の増加量を測定した結果,次のような結果を得た.飼料による体重増加量のばらつきに差があるのかを検定せよ. 1.カイ二乗分布 母分散が既知の時に正規分布する母集団について,そこから抽出した標本の分散がどのような分布を示すかを表すのがカイ二乗分布です.カイ二乗分布は自由度だけで決定し,母分散の値σ 2 は関与しません. F分布は正規分布する母集団から無作為抽出された2つの標本の分散の比に関する分布を示します.2つの標本それぞれの自由度からF分布が決まります.次回の授業から学ぶ分散分析ではF分布を利用するので,大切な分布です.なかなか意味をとらえにくい分布かもしれません. 以上の計算は,生物統計学_授業用データ集2010のファイルの第9回タブにある計算シートでも計算できます. カイ二乗分布を用いて,ある標本の分散がある値であるかということを検定できます. 例:K牧場の牛の乳脂肪率の標準偏差は0. 07%であった.新しい飼育法の導入で乳脂肪率にばらつきが変化したかを知りたい.12頭を無作為に調査した結果は以下の通りである. 7. 02, 7. 03, 6. 82, 7. 08, 7. 13, 6. 92, 6. 87, 7. 02, 6. 97, 7. 19, 7. 15 エクセルで計算する場合, 母分散σ 2 は次の区間にp%の確率で入ります p-値が0. 50なので,帰無仮説は棄却できません. したがって,5%の有意水準では飼料のばらつきに差があるとはいえないと結論できます. 2.カイ二乗分布を使った分散の区間推定 カイ二乗分布を利用すると,標本から得られた分散を利用して,母分散を区間推定することができます. 5.F分布 2つ以上の遺伝子座の場合 例:花色赤色・草丈が高い×花色白色・草丈が低いを交配したF 1 はすべて花色赤色・草丈が高いとなった.F 1 同士を交配した結果,以下の表のような結果を得た.これは9:3:3:1の分離比に適合するかを検定せよ. 4.カイ二乗検定の応用 カイ二乗検定はメンデル遺伝の分離比や,計数(比率)データの標本(群)の差の検定にも利用できます.イエス-ノー,生-死など二者択一的なデータであるため範疇データとも呼ばれます.この場合には次の値を算出し,カイ二乗表に照らして検定します.