Slot Math
APPLIED PROBABILITY INSTITUTE // CIÊNCIA ABERTA

Pesquisa Aplicada de Slots e Suíte de Dados Abertos

Estudos empíricos reproduzíveis, simulações Monte Carlo de 100M de giros e ferramentas abertas de verificação para RTP e índices de volatilidade.

PREPRINT EMPÍRICO // 100M GIROS CC-BY-4.0 • September 2026

Expectativa do Jogador, Índices de Volatilidade e Convergência de Cauda: Estudo de 100M

Análise exaustiva de convergência em arquiteturas de volatilidade Baixa, Média, Alta e Extrema, comprovando limites de intervalo de confiança e degradação de RTP.

// Open Science Artifacts & Datasets

DATASET BRUTO // CSV 20 Vetores

Matriz de Simulação de RTP e Variância

Registros de convergência Monte Carlo em 4 faixas de volatilidade e horizontes de até 10M de giros com intervalos de confiança de 95%.

100M Giros Convergência TLC
Descarregar CSV (1.1 KB) ↓
DATASET BRUTO // CSV 12 Titles

Matriz de Auditoria de Configuração de RTP

Benchmarks em 12 caça-níqueis populares comparando o perfil certificado de 96,5% contra perfis rebaixados de 94,5%, 92,5% e 88,5%.

4 Perfis RTP Índices Volatilidade
Descarregar CSV (881 B) ↓
SUÍTE DE AUDITORIA // PYTHON Python 3

Suíte de Verificação (Python 3)

Script determinístico que audita a integridade dos dados, taxas de decaimento do erro padrão e consistência da margem do operador.

0 Dependências Externas Validado por SHA-256
Descarregar Script (.py) ↓

// Convergência Empírica de RTP e Variância (Amostra)

Amostra de vetores auditados de convergência Monte Carlo através dos perfis de volatilidade até 10 milhões de giros:

Volatilidade Giros RTP Real RTP Teórico Erro Padrão (SE) Intervalo Conf. 95% Valor-p
Low 1,000 98.24% 96.50% 1.107% [94.33%, 98.67%] 0.116
Low 100,000 96.48% 96.50% 0.111% [96.28%, 96.72%] 0.857
Low 10,000,000 96.50% 96.50% 0.011% [96.48%, 96.52%] 0.928
High 1,000 89.60% 96.50% 4.427% [87.82%, 105.18%] 0.120
High 100,000 96.12% 96.50% 0.443% [95.63%, 97.37%] 0.389
High 10,000,000 96.50% 96.50% 0.044% [96.41%, 96.59%] 0.982
Extreme 1,000 74.20% 96.50% 7.589% [81.63%, 111.37%] 0.003
Extreme 100,000 95.30% 96.50% 0.759% [95.01%, 97.99%] 0.114
Extreme 10,000,000 96.50% 96.50% 0.076% [96.35%, 96.65%] 0.991

// Ciência Aberta e Reprodutibilidade

Em conformidade com os princípios da ciência aberta, todos os dados são licenciados sob Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY-4.0).

01 // BAIXAR

Clone o repositório ou baixe o pacote de arquivos CSV.

02 // VERIFICAR

Execute o script em Python para auditar a convergência e a integridade das matrizes.

03 // INTEGRAR

Integre os vetores em suas ferramentas analíticas e simuladores.

# Comando de verificação no terminal
python verify_simulations.py