今日結論
絕大多數機台我們拒絕評分。這一頁只放我們真的有話可說的那幾台。
為什麼我們只敢對這麼少的機台下結論？ 因為單局派彩是重尾分布——絕大多數是 0，偶爾一次大額。 這讓 RTP 的標準誤下降得非常慢：要確認 5 個百分點的設定變更， 變更前後各需約 60 萬轉。 市面上宣稱「每天幫你選出最會出分的台」的服務，都必須先解釋這件事。
免遊觸發頻率
觸發是伯努利事件，不是重尾派彩，所以它的樣本需求比 RTP 少約 55 倍 （180 轉一次的機台，約 11,000 轉就能估到 ±25% 精度）。 這是我們唯一能穩定給出的機台差異。 但它不等於期望值——觸發頻率高的機台，單次派彩可能更低。
| 機台 | 遊戲 | 平均幾轉一次 | 95% 區間 | 樣本轉數 | 與全體比較 |
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設定變更偵測
唯一有統計基礎、且對玩家真正有意義的訊號：機台的產出分布在某個時間點發生結構性改變。 這不是預測下一局，是偵測業者調過設定。
其餘的機台，我們沒有話說
| 原因 | 台數 | 我們的處理 |
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這張表是刻意放的。一個只列出「推薦機台」而不告訴你母體有多大的排行榜， 等於用雜訊排序。
這一頁目前是示範資料
頁面上方的徽章會在資料來源為模擬時出現。講白一點： 我們目前沒有生產環境的即時機台觀測，也沒有任何平台的後台資料。 漏斗的三個數字、觸發頻率表、設定變更卡片，全部由示範資料集驅動。
真的部分是統計：Wilson score interval、與全體的比較檢定、樣本需求換算，
都由 assets/hitrate.js 即時算出，不是寫死在頁面上的字串。
你可以改動輸入，看數字跟著變。方法可以現在檢查，資料要等到我們真的有。
那個漏斗是怎麼收斂的
三層分別是「觀測中」→「樣本充足」→「有話可說」。 每一層都會刷掉一大批，而刷掉的比例本身就是這個產品的主要結論：
- 第一層到第二層卡在轉數門檻。 大多數機台在任何一天都跑不到能下結論的量。
- 第二層到第三層卡在顯著性，而且是校正過多重比較之後的顯著性。 數千台同時和全體比較，不校正的話，光靠運氣就會有幾百台看起來「顯著」。 用 Benjamini–Hochberg 控制錯誤發現率之後，剩下的通常只有個位數到幾十台。
換個說法：絕大多數機台之間，我們找不到可證實的差異。 這不是我們的儀器不夠好，是重尾分布下的樣本需求就是這麼高。
為什麼「設定變更」大多數日子是空的
要確認 RTP 有 5 個百分點的變化，變更前後各需約 60 萬轉。
這個門檻不是我們挑一個好看的數字——它來自單局派彩的變異數，
推導與程式在方法論與 assets/hitrate.js。
結果就是，這一段常常什麼都沒有。空的欄位是誠實的結果，不是故障。 如果你在別的網站看到每天都有一長串「今日已調降設定」的機台， 合理的問題是：他們用了多少樣本、用了什麼檢定、有沒有校正多重比較。
怎麼正確解讀這一頁
- 「觸發較全體頻繁」不是推薦。 觸發頻率是機台設定的一部分，可以估；但它不等於期望值—— 觸發頻率高的機台，單次派彩可能更低，兩者可以互相抵銷。
- 信賴區間比點估計重要。 「180 轉一次」旁邊那個 150–220 的區間，才是我們真正知道的範圍。 區間橫跨全體平均時，正確的讀法是「無法區分」。
- 「已確認的設定變更」是關於過去的陳述。 它代表業者調過參數，不代表下一局可以預測。RNG 每局獨立。
- 清單很短是正常的，清單是空的也是正常的。 我們不會為了讓頁面有東西看而降低門檻。
- 不管清單上有什麼，長期期望值都是負的。 這一頁能做的最多是幫你拆穿別人的宣稱，不是幫你贏。