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此书作者好像是本论坛以前二十一点版主名叫“ 博智 ”所写。
还与百家乐版各高手展开过激烈辨论。

    一丘大师

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很长,不过很好.........

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看到这样的回答,我并不感到无奈!
反而很真实,就是这样的,我个人在刚拿到这篇文章的时候,
也是没有看的,而是在实战中,感到了无助迷茫的时候,才慢慢翻起,没想到一看反而没有放下!!!

为dzrs兄,感到一丝隐忧,好运!!!!

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点解会咁长?

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接下来,我将louisteo 兄的《百家乐的实值序列与最终结果之间的区别》
发表于这里,而且也征得了louisteo 兄同意,感谢他的友情支持
望为广大后者,提供以方便!!   感谢!!!!!!!!
因为他的帖子,将我贴中一些,不明白之处或不清晰的环节做以补充梳理。

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楼主粘贴辛苦了!

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辛苦了.good,,,,,,,,,,,

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楼主辛苦,再次顶起来!!!

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非常不易,谢谢。

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百家乐的实值序列与最终结果之间的区别

大多数人不理解实值序列与最终结果之间的区别,结果是得出错误的结论,认为实值序列与最终结果是同一回事。这是一种可能会带来大量麻烦的共有的误解。是最终结果(而非实值序列)服从钟形曲线----即正态分布,一种特殊类型的概率分布。所有概率分布一个有趣的特性就是统计学上所称的标准差。
  
  对于简单的二项游戏的正态概率分布(比如我们这里所用的抛硬币的最终结果),标准差(SD)为:
  
  SD=N*(((P*(1-P))/N)^(1/2))
  
  其中,P=事件的概率(例如,出现正面的结果)。
   N=试验次数。
  
  对于抛10枚硬币的情况(即,N=10):
  
  SD=10*(((0.5*(1-0.5))/10)^(1/2))
   =10*(((0.5*0.5)/10)^(1/2))
   =10*((0.25/10)^(1/2))
   =10*(0.025^(1/2))
   =10*0.158113883
   =1.58113883
  
  某种分布的中线为这种分布的峰值。在抛硬币的例子中,峰值位于正面和反面的平均数处。因此,对于抛10枚硬币的序列,中线将位于5个正面5个反面处。对于正态概率分布,大约有68.26%的事件位于自中线±1个标准差区域内,有95.45%的事件位于自中线±2个标准差区域内,有99.73%的事件位于自中线±3个标准差区域内(见图1-2)。继续我们的抛10枚硬币的话题,1个标准差大约等于1.58。因此,我们可以说,抛10枚硬币有68%的机会我们可以预期由3.42(5-1.58)至6.58(5+1.58)组成的最终结果为正面(或反面)。因此,如果我们得到7个正面(或反面),我们将位于预期结果的1个标准差之外(预期结果为5个正面或5个反面)。
  
  图1-2 正态概率函数:中心线及其两侧两个标准差

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good book, tks you!!

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这里还有一个有趣的现象。注意:在我们抛硬币的例子中,随着抛硬币次数的增加,均等得到正面反面的概率在减小。对于两枚硬币,得到正1反1的概率为 0.5。对于4枚硬币,得到50%的正面50%的反面的概率降至0.375。对于6枚硬币为0.3125,对于10枚硬币为0.246。因此我们可以说,随着事件数的增加,最终结果实际等于预期值的概率在减小。
  
  数学期望是我们预期平均每次下注所赢得或输掉的结果。然而,它并没有解释两次下注之间的波动。在我们抛硬币的例子中,我们知道抛一枚硬币出现正面或反面的概率为50/50。我们预期经过N次试验,大约有(1/2)*N 抛掷将出现正面,(1/2)*N抛掷将出现反面。假定我们输时会输掉赢时所赢得的相同数量,我们可以说,不管N有多大,我们的数学期望均为0。
  
  我们也知道,大约有68%的机会我们将位于期望值的±1个标准差之内。对于10次试验(N=10),这表示我们的标准差为1.58。对于100次(N= 100)试验,这表示我们的标准差的大小为5。对于1000次(N=1000)试验,标准差大约为15.81。对于10000次(N=10000)试验,标准差为50。
  
  N(试验次数) Std Dev(标准差) Std Dev/N(%)
  10 1.58 15.8%
  100 5 5.0%
  1000 15.81 1.581%
  10000 50 0.5%
  
  注意:随着N的增加,标准差也增加。这意味着与通常的信念相反,你赌得越久,你就离自己的期望值(以单位赢利或亏损表示)越远。不过,随着N的增加,标准差与N的百分比在减小。这意味着你赌得越久,你就越接近于你的期望值与全部行为(N)的百分比。这是“平均法则”正确的数学形式。换句话说,如果你进行长期的连续下注N,这里,T等于你的总赢利或总亏损,E等于你的期望赢利或期望亏损,则,随着N的增大,T/N趋近于E/N。另外,E和T之间的差异随着 N的增大而增大。
  
  在图1-3中,我们将观察到抛60枚硬币游戏中的随机过程。你也将在这张图中看到±1及±2个标准差的曲线。注意:不论如何弯曲,它们都会继续向外延伸。这服从我们刚刚谈及的平均法则。
  
  图1-3 随机过程:抛60枚硬币的结果,中线两侧各有1个及2个标准差

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我们这里(轮盘大小区),现在也在讨论标准差。
借leyan兄和louisteo兄的文章一下好吗?
我们讨论的标准差的贴是在这里的,谢谢你们了。。。。从第175楼开始讨论到现在的。。。。
http://salangane-books.com/forum ... p;extra=&page=1
我解释到有点头晕,我有点这样的感觉,发赌的方法很容易,解释数学的概念很辛苦很难。
发方法不管百家乐或轮盘等等,最多是说你的方法行不通或无效,解释数学概念真的是每句话都要很小心,不然会误人子弟。也很多人说我们是理论派的,口水多过茶。。。。唉。。。
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看了几个小时,总算看完了,谢谢楼主。

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经典回顾,精彩!值得鼓掌!

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