TARGET MULTIPLIER / INVERSE PROBABILITY
Stake Limbo（リンボ）の倍率と到達確率
目標倍率をx倍にすると、到達確率はおおむね99÷x%へ下がります。倍率を上げても理論期待還元が増えない逆比例の設計を、具体的な閾値と計算機で確認します。
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- 目標倍率
- 任意設定
- 下限以上で指定
- 確率モデル
- 99 ÷ x %
- 1%エッジの近似
- 公開RTP
- 99.00%
- 2026-09-01確認
- 公開上限
- 1,000,000×
- 到達頻度とは別
01
Limboは閾値を一つ選ぶゲーム
利用者は先に目標倍率xを置き、生成された結果がx以上なら条件成立、下なら不成立です。複雑に見える大きな結果表示も、判定は一つの閾値との比較に要約できます。
1%のエッジを含む単純モデルでは、2倍の到達確率は49.5%、10倍は9.9%、100倍は0.99%です。倍率を10倍にすると頻度はほぼ10分の1になります。
- 2× → 約49.5%
- 10× → 約9.9%
- 100× → 約0.99%
02
1,000,000倍は約0.000099%のモデル
公開上限1,000,000倍を式に入れると、近似到達確率は0.99/1,000,000、つまり0.000099%です。およそ101万回に1回という理論規模であり、上限の存在は現実的な到達頻度を意味しません。
極端な倍率は分布の長い尾を見せます。短い記録では一度も現れないことが普通で、逆に一回現れた記録だけを切り取ると頻度を何桁も誤認します。
03
nonceが増えても『そろそろ出る』にはならない
Provably Fairでは同じseed組に対してnonceが変わり、各ラウンドの結果が再現可能な形で生成されます。nonceは順番を区別する入力であり、過去の低倍率を補償するカウンターではありません。
長く高倍率が出ていないという観測は、次の独立した結果の到達確率を上げません。履歴は再計算の材料にはなりますが、予言の材料にはなりません。
04
低倍率を積む方法と高倍率を待つ方法
低い目標は当たり回数を増やし、高い目標はほとんどの回を失う代わりにまれな大きな結果を待ちます。どちらも確率×倍率が同じなら、理論期待値は同じです。
自動設定や金額の段階調整は、損益の時間パターンを変えます。損失上限を決める行動上のルールにはなりますが、数学的なエッジを反転させる攻略ではありません。
MODEL
目標x倍へ到達する近似確率
x倍に届けばx倍が支払われる単純モデルでは、確率×倍率が0.99に保たれます。高い倍率は期待値を増やさず、当たり頻度を小さくして分散を広げます。
P(result ≥ x) ≈ 0.99 ÷ x DATA
確率の比較表
| 目標倍率 | 到達確率 | 平均1回までの試行規模 | 理論期待還元 |
|---|---|---|---|
| 2× | 49.500% | 約2回 | 99.00% |
| 5× | 19.800% | 約5回 | 99.00% |
| 10× | 9.900% | 約10回 | 99.00% |
| 100× | 0.990% | 約101回 | 99.00% |
| 1,000× | 0.099% | 約1,010回 | 99.00% |
CALCULATOR
目標倍率から到達確率を計算
1%のハウスエッジを含む単純な逆比例モデルです。実際の乱数変換、上限、端数処理は公開実装の確認が必要です。
計算機は確率を理解するための資料です。結果の予測や賭博の推奨を行うものではありません。
FAQ
Limboの倍率と確率に関するFAQ
10倍の到達確率は？
1%エッジの単純モデルでは99/10=9.9%です。
倍率を高くすると期待値も上がりますか？
上がりません。倍率に反比例して到達確率が下がるため、理論期待還元は約99%に保たれます。
長く高倍率が出ていないと次は出やすい？
独立した生成なら出やすくなりません。これはギャンブラーの誤謬です。
最大倍率は狙う価値の指標ですか？
いいえ。上限値だけでは到達確率が分からず、リスク評価には使えません。