审计控制
样本上限为 100,000 次旋转，以保持页面流畅。
导入已保存的转盘
仅读取本地浏览器缓存。
浏览器 RNG 状态
SpinWheelify 使用浏览器密码学安全随机源进行抽奖。如果浏览器 RNG 不可用或被重写，结果需谨慎对待。
转盘项目与权重
| 项目 | 权重 | 预期概率 |
|---|---|---|
| 20.00% | ||
| 20.00% | ||
| 20.00% | ||
| 20.00% | ||
| 20.00% |
审计结果
尚未进行审计
运行模拟以对比观测结果与加权预期。
随机源
SpinWheelify 通过底层的 secureRandom 工具使用 crypto.getRandomValues。浏览器开发商从系统平台熵源中为该生成器提供种子。
加权概率
对于加权转盘，每个选项的目标概率是其权重除以总权重。审计程序将实际观测频率与该目标概率进行对比。
免责限制
本页面仅为透明的客户端统计检验，非法律认证或博彩合规证明，亦不能替代独立的密码学审计。
方法论
此审计使用与我们的 在线幸运大转盘制作 工具相同的加权选择模型，重复运行模拟选择。针对每个选项，它会根据当前权重计算预期概率，并将该值与实际观测频率进行对比。
卡方检验用于评估实际观测分布是否符合预期的理论分布。NIST 指出，统计检验可以作为检验的第一步，但没有任何统计检验能绝对保证生成器在所有应用场景下的随机性。
浏览器状态检测会检查 Web Crypto API 是否存在以及 `crypto.getRandomValues` 是否为原生实现。这是一种实用的防篡改检测。
随机性审计常见问题
这能证明未来的每一次旋转都是公平的吗？
不能。统计检验只能说明采样的运行是否符合预期，但不能绝对保证所有未来的随机性，也不能替代独立的密码学审查。
为什么 SpinWheelify 使用浏览器加密随机数？
现代浏览器暴露了用于加密强随机值的 crypto.getRandomValues，这比 Math.random 更适合对公平性敏感的抽奖。
权重如何影响审计？
每个项目获得的概率与其权重成正比。在大型样本中，权重为 3 的项目出现的频率大约是权重为 1 的项目的三倍。
为什么公平的运行仍然会显示警告？
随机样本自然会存在波动。警告意味着样本分布超出了设定的统计容差范围，建议运行更大的样本或检查设置。