Roulette Online PRO
Rulett matematika · Alapfogalom · 7 perc

Rulett szórás

A varianciamatematikaVarianciaAnnak mértéke, mennyire szóródnak az eredmények a várható érték körül. Nagy a teljes számnál, kicsi az egyszerű esélyeknél.Teljes cikk → (szórásnégyzet) négyzetgyöke: az eredmény és a várható érték közötti jellemző távolság.

Röviden

$1 tétenként a σ egy teljes számnál 5,84, pirosnál 1,00. Egy játékmenethez szorozd meg a téttel és a pörgetések számának négyzetgyökével.

teljes szám
σ = 5,84
piros
σ = 1,00
növekedés
√N
±1σ
a játékmenetek ≈ 68%-a

Ökölszabály

A játékmenetek nagyjából kétharmada a várható értéktől egy σ-n belül végez, 95%-uk kettőn belül. 100 pirostétPirosEgyszerű esély a 18 piros számra. Franciául: rouge.Teljes cikk → pörgetésnél $10-os téttel (várható −$27, σ = $100) a legtöbb játékmenet −$127 és +$73 között végez, szinte mind −$227 és +$173 között. Az ezen kívül eső eredmény semmit sem bizonyít, csak azt, hogy húszból egy játékmenet ilyen.

100 pörgetés $10-ral pirosratartománya játékmenetek aránya
1σ-n belül−$127 és +$73 között≈ 68%
2σ-n belül−$227 és +$173 között≈ 95%
3σ-n belül−$327 és +$273 között≈ 99,7%
nyereségben$0 felett≈ 42%
legalább $100 nyereség+$100 felett≈ 10%
Normális közelítés. A valódi eloszlást a zéró kissé ferdíti.

Miért √N

A várható veszteségmatematikaVárható veszteségA várható érték szorozva a megtett tétek összegével; az egy játékmenet vagy időszak alatt átlagosan elveszített összeg.Teljes cikk → N-nel arányosan nő, a szóródás √N-nel arányosan. Kis N-nél a szóródás dominál, és a játékmenetek enyhén lejtő pénzfeldobások. Nagy N-nél a veszteség lehagyja a szóródást. A fordulópont, ahol a várható veszteség egy szórássalmatematikaSzórásA variancia négyzetgyöke; az eredmény jellemző távolsága a várható értéktől.Teljes cikk → egyenlő, N = (σ/házelőny)² = (1/0,027)² ≈ 1370 pörgetésnél van egyszerű esélyeknél, és (5,84/0,027)² ≈ 46 800-nál teljes számoknáltétTeljes számEgyetlen szám, 35:1 arányban fizet.Teljes cikk →. E számok alatt a szerencse dönt, felettük a házelőny.

A várható veszteség a σ többszöröseként, $10 pirosraEV / σ
10 pörgetés
0,09
100 pörgetés
0,27
1000 pörgetés
0,85
1370 pörgetés
1,00
10 000 pörgetés
2,70
100 000 pörgetés
8,54
EV / σ
04,258,54
Ha az arány nagyjából 2 fölé megy, egy nyereséges sorozat ritka esemény. Ennyi „a ház mindig nyer” teljes tartalma.

Alkalmazás

Hogy eldöntsd, szokatlan volt-e egy játékmenet, számold ki: (eredmény − EV)/σ. Egy pirosra $10-ral játszó játékos, aki 100 pörgetés után +$150-nel zár, (150 + 27)/100 = 1,77σ-nál tart, ami 25-ből egyszer fordul elő: szerencsés, de nem figyelemre méltó. Egy teljes számra játszó ugyanazzal a +$150-nel 0,3σ-nál tart: egy átlagos este. Ugyanaz a dolláreredmény más-más tétnél mást jelent.

Egy arány standard hibája

Ugyanez a számtan megmondja, hány pörgetés kell ahhoz, hogy a házelőny látszódjon az adatokban. Egy megfigyelt nyerési arány standard hibája √(p(1 − p)/N). Pirosnál N = 1000 esetén: √(0,4865 × 0,5135 / 1000) ≈ 1,6%. Egy szabályos érme és a piros között a különbség 1,35%, így 1000 pörgetés után még nem tudod megbízhatóan megkülönböztetni őket. 10 000 után a standard hiba 0,5%, és már igen. Ezért kell a kerék torzításának kimutatásához is olyan sok pörgetés.

Óvatosan a ferdeséggel

A teljes számos eredmények egy rövid játékmenetben messze nem normális eloszlásúak: a legtöbb játékmenet egyenletes −$10 pörgetésenként, időnként +$350-os ugrásokkal. A ±1σ-szabály a szóródást helyesen írja le, az alakot viszont rosszul, amíg N el nem éri a százas nagyságrendet. Az egyszerű esélyeknéltétEgyszerű esélyPiros/fekete, páratlan/páros, nagy/kicsi. 18 szám, 1:1 arányban fizet.Teljes cikk → a normális közelítés körülbelül 30 pörgetéstől jó.

Képlet

σ = √Var
σ_játékmenet = σ · tét · √N
z = (eredmény − EV) / σ_játékmenet

Kérdések

Egy 2σ-s nyerő játékmenet bizonyítja, hogy jó a rendszer?

Azt bizonyítja, hogy körülbelül 40 játékmenetet játszottál, vagy te voltál a negyvenből az az egy szerencsés. Ismételd meg.

Miért ingadozik még mindig a hosszú távú átlagom?

Egyre kevésbé ingadozik: az átlag standard hibája σ/√N. N = 10 000-nél a tét 1%-a.

Játékos matek

Előbb próbáld meg magad. Minden megoldás össze van csukva; nyisd ki, ha készen állsz.

  1. Egy európai kerék 100 pörgetése alatt egy pirosratétPirosEgyszerű esély a 18 piros számra. Franciául: rouge.Teljes cikk → tett egységpénzEgységAz alaptét, amelyben egy rendszer vagy egy játékos számol. A progressziókat egységekben írják le, hogy bármelyik asztalon alkalmazhatók legyenek.Teljes cikk → legalább 51 nyeréssel van nyereségben, egy teljes számratétTeljes számEgyetlen szám, 35:1 arányban fizet.Teljes cikk → tett egység pedig akkor, ha a száma legalább 3-szor talál. Becsüld meg mindkét esélyt a haranggörbével, aztán vesd össze őket a pontos válaszokkal.

    A megoldás megjelenítése

    Válasz Piros: a haranggörbe 35,6%-ot ad, a pontos válasz 35,5%. A teljes szám: a haranggörbe 55,0%-ot ad, a pontos válasz 50,9%. A rövidítés a pirosnál működik, az egyetlen számnál téved.

    Piros: a nyerések átlaga 100 × 18/37 = 48,6, a szórás √(100 × 18/37 × 19/37) = 5,0. Nyereség 51 vagy több nyerésnél van; a félút, 50,5, 0,37 szórással van az átlag fölött, és a haranggörbe e fölé 35,6%-ot tesz. Az 51, 52 … 100 nyerés pontos esélyeinek összege 35,5%.

    Teljes szám: a találatok átlaga 100/37 = 2,70, a szórás √(100 × 1/37 × 36/37) = 1,62. Három vagy több találat 2,5 fölött van, 0,12 szórással az átlag alatt: a haranggörbe szerint 55,0%. Pontosan 1 mínusz a 0, 1 és 2 találat esélye, 6,5% + 17,9% + 24,7%, ami 50,9%-ot hagy.

    A haranggörbéhez sok eredmény kell az átlag mindkét oldalán. A pirosnak 100 pörgetés után megvan; egy számnak, amely átlagosan háromnál kevesebbszer talál, nincs. A görbe még a „nincs találat” esetre is 8,7%-ot ad, ahol a valódi esély 6,5%. Taylor (2021) ugyanígy állítja egymás mellé a binomiális eloszlást és a haranggörbét.

Egy kis humor

Húszból egy játékmenet két szigmán kívül esik. Valaki mindig a farokban van.

Húszból egy játékmenet két szigmán kívül esik. Valaki mindig a farokban van.

Források

  1. Feller, W. An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 1. Wiley, 3. kiadás, 1968. A játékos csődje: XIV. fejezet.
  2. Ethier, S. N. The Doctrine of Chances: Probabilistic Aspects of Gambling. Springer, 2010. 13. fejezet: rulett.
  3. Taylor, D. G. Games, Gambling, and Probability: An Introduction to Mathematics, 2nd ed. CRC Press, 2021.
ellenőrizve: 2026-09-28modell: európai, egyetlen zérómódszertan ↗források ↗