観測前の想定と、観測後の起こりやすさを合わせる
ベイズ推定では、観測前に各設定をどの程度想定するかを「事前分布」と呼びます。次に、入力したBIG・REG回数が各設定でどの程度起こりやすいかという「尤度」を計算します。事前分布に尤度を掛け、設定1～6で合計が100%になるよう割り直したものが事後確率です。
同じデータでも事前分布で変わる例
考え方を見やすくするため、仮に設定Aと設定Bの2つだけを比較します。ある結果の尤度がA:B＝3:1だったとします。観測前にAとBを同じ50%ずつと考えれば、Aの重みは0.5×3＝1.5、Bの重みは0.5×1＝0.5なので、観測後のAは 1.5 ÷ (1.5＋0.5)＝75% です。
同じ観測結果でも、観測前のAを20%、Bを80%とした場合、Aの重みは0.2×3＝0.6、Bの重みは0.8×1＝0.8で、Aの事後確率は 0.6 ÷ (0.6＋0.8)≈42.9% になります。データの尤度比は変わっていません。変わったのは観測前の想定です。この2設定の数字は説明用で、実機の設定確率ではありません。
80%でも設定確定とは言えない理由
仮に事後確率が80%と表示されても、それは「選んだ事前分布と、各Gの当選確率が一定というモデルが正しく、入力値が正しい場合」の計算結果です。ホールの設定配分が不明なら事前分布にも不確実性があります。公表確率は丸められており、短い実戦データには大きなブレもあります。次のボーナスや勝敗の確率を80%と示しているわけでもありません。
BIG・REG分析では「均等」「低設定寄り」「高設定寄り」「自分で指定」を選べます。結果表の事前分布と事後確率を一緒に見て、「事前分布への感度」で最上位の設定が変わるか確認してください。相対値はデータと設定別モデルの合い方を表し、事前分布を掛ける前の比較です。
ハマり履歴とBIG・REG回数は同じ遊技の情報なので、このサイトは両画面の結果を独立な証拠として掛け合わせません。モデルと入力項目の違いはREG確率の読み方も参照してください。
作成：2026年10月18日。計算例は説明用の2設定モデルです。