set.seed(2025)
num_dias <- 10000
jugadas_por_dia <- 8000
apuesta <- 10

pagos <- c(200, 20, 2, 0)
probabilidades <- c(0.001, 0.01, 0.10, 0.889)
ganancias_casino <- numeric(num_dias)

for (dia in 1:num_dias) {
  resultados <- sample(pagos, size = jugadas_por_dia, replace = TRUE, prob = probabilidades)
  premios_jugadores <- resultados * apuesta
  total_apostado <- jugadas_por_dia * apuesta
  ganancias_casino[dia] <- total_apostado - sum(premios_jugadores)
}
ganancia_promedio <- mean(ganancias_casino)
riesgo <- sd(ganancias_casino)
prob_perdida <- mean(ganancias_casino < 0)

cat("Ganancia promedio por día: $", round(ganancia_promedio, 2), "\n")
## Ganancia promedio por día: $ 32005.24
cat("Riesgo (desviación estándar): $", round(riesgo, 2), "\n")
## Riesgo (desviación estándar): $ 5933.1
cat("Probabilidad de pérdidas en un día:", round(prob_perdida * 100, 2), "%\n")
## Probabilidad de pérdidas en un día: 0.01 %
hist(ganancias_casino,
     breaks = 50,
     main = "Distribución de Ganancias Diarias",
     xlab = "Ganancia por día (MXN)",
     col = "darkred", border = "white")

La ganancia que puede dejar una maquina para el casino en promedio es positiva, puede pagar premios grandes de vez en cuando pero la casa siempre tiene la ventaja, esto nos dice que es altamente rentable.

Existe alta variabilidad debido a que la maquina puede entregar premios grandes pero realmente se contraresta con el numero de jugadas diarias, el riesgo de perder dinero es practicamente nulo, solo existe alta variabilidad.