飛行背後の隠れた数学

私はギャンブラーではなく、ランダム性下での意思決定実験としてアビエーターに取り組みました。確率モデルとリスク分析の経験から、各ラウンドをモンテカルロシミュレーションと捉えました。

RTP97%は事実ですが、それ以上に重要なのでは？飛行が2倍を超えたときや1.1倍で墜落したとき、どう反応するかです。

「運ではなく、気づきが勝ちを決める」

勝者を壊す5つの認知的罠

罠1：コントロール錯覚（『墜落予測できる』）

何度も高倍率を見た後、「今こそ出そう」と感じるが、RNGは過去の結果を記憶しません。

実態：すべての飛行は独立。脳はパターンを探し続けますが、存在しない場合もあります。

データ洞察：1万回のシミュレーションで、結果の連続性は確率レベル以下（p > .05）でした。

罠2：損失追跡と補償バイアス

10ドル負けた後、「もう一回だけ…」と心が叫ぶ。だがこれは戦略ではなく感情的な計算です。

対策：プレイ前に固定損失ラインを設定し、トレードのストップロスのように扱う。

罠3：成功後の過信（『ホットステイク中』）

連続勝利でドーパミン増加。次は大金賭け…だが飛行機はx1.4で消える。

これは「最近性バイアス」。最近の出来事に過剰に価値を与え、長期確率を見落とす。

修正法：乗数しきい値に基づく事前引き出しルールを使う—感情ではない。

罠4：ボラティリティクラスターコンプレックス（『連続低倍率＝次の高倍率』という誤解）

5回連続で1.5倍未満なら、「次は必ず高い！」と思い込むが…実はランダム性には中間調整はない。大数法は数千試行後のみ成立するのである。

例：低倍率ストリークは未来確率を上げない。ただ正規分布内のばらつきに過ぎないのだ。

罠5：報酬依存型注意（本質的なサインを見逃す）

高倍率時のアニメーションに目が行くが、見逃しているのは以下のサイン: a) 飛行間隔 b) プレイヤー密度 c) サーバー遅延 d) RTP基準からのズレ

e.g., 平均飛行時間30%以上短縮→技術的負荷問題の兆候かも？

even小さな変化も時間経過でシステム変化の手掛かりになる。