第31回　休憩 | 回りムラのシミュレーション

パチンコの回りムラについて気になることがあったのでシミュレータを作ってみました。
数学講座という感じではないので「休憩」ということで。

ヘソの戻し個数（賞球数）によって回りムラはどう変わるか、の確認用です。
結論から言うと戻しが多い方が回りムラは大きくなります。直感的イメージと異なるように感じるかもしれませんがこれは、

回る→賞球多い→さらに回せる

ということから上ムラの振れ具合が大きくなるからです。
下ムラの振れ具合は賞球が少なくても打てる玉数が250個/千円を下回ることはないので上ムラほど影響ないと思われます。

打ち出す玉数が賞球によって増える→自然に起こる回りムラに打ち込み玉数増によるムラが加わると考えても良いでしょう。
賞球ゼロ（昔の権利モノのような感じ）なら他入賞を考えなければ打ち出し玉数は一定ですからムラは少なくなります。

他入賞の設定項目を設けています。回りムラを考える際には直接は関係ありませんが、決めたベースに対するシミュのヘソ入賞率が妥当になることを期待して入力できるようにしてあります。千円ごとに何個払い出されるかを入力してください。
※他入賞とは、ヘソやアタッカー以外の入賞口です。

試行回数（千円）は10000なら千円を一万回シミュレーションするという意味です。
サーバ負荷を考慮して10000以上入力されても一万回まででシミュは終了します。

千円ベース	戻し個数	他入賞	試行回数（千円）

設定値を色々変えて実行してみてください。
試行回数を「100」とすると10万円分（20rpkなら2,000回転）なので、１日打った時の通常時の回転率のおおよそのばらつき具合がわかると思います。

シミュレーションするまで気がつかなかったのですが、異なるヘソ戻し個数で千円ベースが同じである場合、ヘソ入賞率が結構違ってきます。
例えば同じ20rpkで戻し５個なら戻し１個より千円で80玉多く打ち込みます。それだけ多くても同じ20rpkということは入賞率が低いというわけです。戻しが多い方が最低回転数が低かったりするのは入賞率が低いからと思われます。

【図１】戻し５個と１個でのシミュレーション結果

戻し５個（左）の方が頻度グラフが左右に広がっているのがわかるかと思います。