咁我換個問題問
如果摘10次公字 連開10次字係50% 定係 1/2既10次方
如果之前已經開左9次字,第10次字的確係50%。
但如果睇晒10舖,連開十次字唔係1/2嘅10次咩?
其實主要睇你預總共大約玩幾多場去制定策略,你預玩得10場廿場,咁依宏觀統計去玩緊係冇用,因為sample size太少(同埋你正係重視單場)
但如果有人預玩500場,頭300場開佐250次大,咁剩返200場一定撞細為主較好
大家有冇聽過大數定律![]()
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雖然每一次開大/細/圍嘅概率係不變因為independence event
但好似巴打咁講只要你玩得夠多 個sample size夠大
如果前面開左幾百次大 之後買細係好d
故此投注方法別稱為-本多終勝
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張檯有封頂,比如限注5萬
即是你由1000買起,第7口已經要買到64000先返到本
但檯面只受5萬即是你已經輸左,連輸7口其實好易
用excel黎計根本on9
佢個random係跟時間 唔係真正既隨機
同落枱賭係兩回事
所以你打咁大篇野係唔成立
前面有唔少人妖言惑眾, 唔知假膠定真心
如果係FAIR DICE, 每場一撚定係獨立事件
大數定律既Converge係一個頗廢既概念
假設係FAIR DICE
例如你擲左500次, 有350次係大, 150次係細
唔撚代表之後會開細
但當你擲左千萬場, 果200次既誤差就會唔顯眼
而唔係會補返果200次![]()
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而係實際情況下, 更加會做相反決定, 因為會懷疑唔係FAIR DICE, 所以統計果500場得出既distribution就會有偏大既expectation, 然後會假設之後既trend都係會偏大, 所以會買大![]()
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用excel黎計根本on9
佢個random係跟時間 唔係真正既隨機
同落枱賭係兩回事
所以你打咁大篇野係唔成立
你上網睇下excel既隨機就知唔係真正隨機
真正必勝法
係玩casino war
前面有唔少人妖言惑眾, 唔知假膠定真心
如果係FAIR DICE, 每場一撚定係獨立事件
大數定律既Converge係一個頗廢既概念
假設係FAIR DICE
例如你擲左500次, 有350次係大, 150次係細
唔撚代表之後會開細
但當你擲左千萬場, 果200次既誤差就會唔顯眼
而唔係會補返果200次![]()
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而係實際情況下, 更加會做相反決定, 因為會懷疑唔係FAIR DICE, 所以統計果500場得出既distribution就會有偏大既expectation, 然後會假設之後既trend都係會偏大, 所以會買大![]()
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前面有唔少人妖言惑眾, 唔知假膠定真心
如果係FAIR DICE, 每場一撚定係獨立事件
大數定律既Converge係一個頗廢既概念
假設係FAIR DICE
例如你擲左500次, 有350次係大, 150次係細
唔撚代表之後會開細
但當你擲左千萬場, 果200次既誤差就會唔顯眼
而唔係會補返果200次![]()
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而係實際情況下, 更加會做相反決定, 因為會懷疑唔係FAIR DICE, 所以統計果500場得出既distribution就會有偏大既expectation, 然後會假設之後既trend都係會偏大, 所以會買大![]()
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收皮啦,講緊之後特定範圍撞咩多,唔係講緊之後果單丁1場呀
最根本既原因係風險太大
拎全部本金搏50蚊,就算係成功率99.9%都唔化算
前面有唔少人妖言惑眾, 唔知假膠定真心
如果係FAIR DICE, 每場一撚定係獨立事件
大數定律既Converge係一個頗廢既概念
假設係FAIR DICE
例如你擲左500次, 有350次係大, 150次係細
唔撚代表之後會開細
但當你擲左千萬場, 果200次既誤差就會唔顯眼
而唔係會補返果200次![]()
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而係實際情況下, 更加會做相反決定, 因為會懷疑唔係FAIR DICE, 所以統計果500場得出既distribution就會有偏大既expectation, 然後會假設之後既trend都係會偏大, 所以會買大![]()
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收皮啦,講緊之後特定範圍撞咩多,唔係講緊之後果單丁1場呀
之後特定範圍又點樣![]()
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無論之後你既特定範圍係幾多場, 之後果唔知幾多場都唔會開多左細
同埋你特定左範圍已經RUIN左大數定律啦![]()
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你不如真係返去拎本STAT書讀下先啦...
自己search keywords: St. Petersburg paradox
LIHKG d學術討論太低質,以前高登真係多好多勁人
睇唒全版都無人講得出個重點
學下prob theory 先啦
要textbook 名嘅我可以推薦Rick Durrett
前面有唔少人妖言惑眾, 唔知假膠定真心
如果係FAIR DICE, 每場一撚定係獨立事件
大數定律既Converge係一個頗廢既概念
假設係FAIR DICE
例如你擲左500次, 有350次係大, 150次係細
唔撚代表之後會開細
但當你擲左千萬場, 果200次既誤差就會唔顯眼
而唔係會補返果200次![]()
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而係實際情況下, 更加會做相反決定, 因為會懷疑唔係FAIR DICE, 所以統計果500場得出既distribution就會有偏大既expectation, 然後會假設之後既trend都係會偏大, 所以會買大![]()
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收皮啦,講緊之後特定範圍撞咩多,唔係講緊之後果單丁1場呀
之後特定範圍又點樣![]()
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無論之後你既特定範圍係幾多場, 之後果唔知幾多場都唔會開多左細
同埋你特定左範圍已經RUIN左大數定律啦![]()
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你不如真係返去拎本STAT書讀下先啦...
你on9?講緊如果目標大約玩500場,前300場出250場大,咁之後200場一定撞細為主,去到幾百幾千場根本唔會偏離太遠
前面有唔少人妖言惑眾, 唔知假膠定真心
如果係FAIR DICE, 每場一撚定係獨立事件
大數定律既Converge係一個頗廢既概念
假設係FAIR DICE
例如你擲左500次, 有350次係大, 150次係細
唔撚代表之後會開細
但當你擲左千萬場, 果200次既誤差就會唔顯眼
而唔係會補返果200次![]()
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而係實際情況下, 更加會做相反決定, 因為會懷疑唔係FAIR DICE, 所以統計果500場得出既distribution就會有偏大既expectation, 然後會假設之後既trend都係會偏大, 所以會買大![]()
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收皮啦,講緊之後特定範圍撞咩多,唔係講緊之後果單丁1場呀
之後特定範圍又點樣![]()
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無論之後你既特定範圍係幾多場, 之後果唔知幾多場都唔會開多左細
同埋你特定左範圍已經RUIN左大數定律啦![]()
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你不如真係返去拎本STAT書讀下先啦...
你on9?講緊如果目標大約玩500場,前300場出250場大,咁之後200場一定撞細為主,去到幾百幾千場根本唔會偏離太遠
自己search keywords: St. Petersburg paradox
LIHKG d學術討論太低質,以前高登真係多好多勁人
睇唒全版都無人講得出個重點
學下prob theory 先啦
要textbook 名嘅我可以推薦Rick Durrett
search咗,幾有趣,不過講utility好似唔係好關事喎