math
Simulação de Monte Carlo
Uma técnica estatística que estima resultados rodando milhares de tentativas aleatórias do mesmo cenário.
simulação MC
Um método computacional para estimar a distribuição de resultados quando a matemática subjacente é complexa demais para resolver analiticamente. Você roda N tentativas aleatórias independentes do mesmo processo e trata a distribuição empírica como uma estimativa da distribuição verdadeira.
O CasiMath usa Monte Carlo para estimar o EV de bônus: para cada bônus, simulamos 1.000-3.000 caminhadas aleatórias pelo requisito de wagering, sorteando retornos por rodada de uma distribuição normal moldada pelo RTP e volatilidade do jogo. A média dos cashouts resultantes é nossa estimativa de EV; os percentis dão o perfil de risco.
Mais rodadas = estimativa mais precisa. 1.500 rodadas bastam para o EV pontual; 3.000+ para caudas p5/p95 estáveis.
O Construtor de Portfólio expõe o número de rodadas para você ajustar precisão vs. velocidade.