प्रकाशित स्पिन इतिहास पढ़ना
कई लाइव ऑपरेटर पूरी स्पिन-हिस्ट्री प्रकाशित करते हैं। उन्हें पढ़ने, साफ करने और उनसे क्या पता चल सकता है तथा क्या नहीं, इसका तरीका यहाँ है।
स्पिन-हिस्ट्री समय-चिह्नों के साथ परिणामों की सूची है, प्रायः प्रति टेबल। यदि, और केवल यदि, वह रखरखाव के बिना अवधि में एक व्हील-हेडउपकरणव्हील हेडरोटर का पर्याय: संख्याएँ रखने वाला घूमने वाला भाग।पूरा पढ़ें → की पहचान करे, तो पक्षपात विश्लेषण की कच्ची सामग्री है। अधिकतर ऐसा नहीं करते और अधिकतर बहुत छोटी होती हैं।
हिस्ट्री में क्या होता है
समय-चिह्न, टेबल नाम, परिणाम (0–36), कभी-कभी डीलर नाम और राउंड ID। यह गेम सर्वर द्वारा दर्ज की गई बात का लॉग है, इसलिए सटीक है। इसमें जो शायद ही होता है वह उस समय उस टेबल पर भौतिक रोटरउपकरणरोटरव्हील का घूमने वाला भाग जिसमें पॉकेट होते हैं।पूरा पढ़ें → हेड की पहचान है, जिसकी पक्षपात विश्लेषण को आवश्यकता है, क्योंकि हेड बाउलउपकरणबाउलव्हील का स्थिर बाहरी भाग: लकड़ी या मिश्रित सामग्री का रिम जिसमें गेंद ट्रैक और एप्रन होते हैं और जिसके भीतर रोटर घूमता है।पूरा पढ़ें → के बीच बदले जाते हैं।
डेटा की सफाई
अंतराल (रखरखाव, बंद होना), डुप्लिकेट राउंड ID, 0–36 से बाहर परिणाम (अमेरिकी टेबल पर 00, परीक्षण स्पिन), और डीलर बदलाव जो हेड बदलने का संकेत हो सकते हैं, जाँचें। कुछ घंटों से लंबे हर अंतराल पर डेटा को खंडों में बाँटें; खंडों को संभावित अलग व्हील मानें। यदि टेबल नाम ही एकमात्र पहचान है तो मानें कि हेड कम-से-कम मासिक बदला।
परीक्षण चलाना
प्रति खंड: 37 पॉकेटोंउपकरणपॉकेटरोटर पर 37 क्रमांकित खानों में से एक। इसे स्लॉट, कप भी कहते हैं।पूरा पढ़ें → पर काई-वर्ग (df 36), व्हील क्रम में सेक्टरव्हीलसेक्टरव्हील पर पॉकेटों का लगातार चाप, लेआउट के किसी समूह से अलग।पूरा पढ़ें → z-स्कोर, और देखने से पहले संदिग्ध लगे किसी पॉकेट के लिए द्विपद परीक्षण। फिर खंड के भीतर परिणामों को फेरबदल कर फिर चलाएँ: फेरबदल किए गए सांख्यिकीय मान दिखाते हैं कि इसी सटीक नमूना आकार पर निष्पक्षता कैसी दिखती है; यदि आपके वास्तविक मान फेरबदल के परास से साफ बाहर नहीं हैं, तो आपको कुछ नहीं मिला। Wheel Bias Analyzer यह ब्राउज़र में करता है।
आपको क्या मिलेगा
शोर। 300 स्पिन में 13–15 हिट वाले गर्म अंकमिथकगर्म संख्याऐसी संख्या जो हाल में अपेक्षा से अधिक बार आई है। निष्पक्ष व्हील पर वह कुछ नहीं बताती।पूरा पढ़ें →, ±1.5 सिग्मा वाले सेक्टर, लगभग 36 ± 8 का काई-वर्ग। कभी-कभी p < 0.05 वाला खंड, जो बीस में एक खंड में होता ही है। इसे उसी टेबल के अगले खंड को देखने का कारण मानें और इसके गायब होने की अपेक्षा करें। एक दर्जन हिस्ट्री में आप जान चुके होंगे कि कुछ हजार के नमूना आकार पर यादृच्छिकता कैसी दिखती है—जो प्रयोगशाला सिखा सकती है सबसे उपयोगी बात है।
हिस्ट्री किस काम की है
लॉग से डीलर की घोषणा जाँचना। अपेक्षित-हानि गणना के लिए गति (प्रति घंटे स्पिन) मापना। वास्तविक डेटा पर जन्मदिन समस्यागणितजन्मदिन समस्यादो लोगों का एक ही जन्मदिन होने की प्रबल संभावना बनने से पहले कितने लोग चाहिए, या किसी संख्या के फिर आने की प्रबल संभावना बनने से पहले कितने स्पिन चाहिए। 37-पॉकेट व्हील पर आधे से अधिक संभावना के लिए 8 स्पिन पर्याप्त हैं।पूरा पढ़ें →, क्रम की लंबाई और गर्म-अंक वितरण सीखना। पैसा बचाने वाला अंतर्ज्ञान बनाना: 500 स्पिन का पैटर्न, पैटर्न नहीं है। और सिद्धांततः, पक्षपात नोटबुक के पहले पृष्ठ के रूप में, जिसे आधुनिक रखरखाव भरने से पहले अप्रचलित कर देगा।
प्रश्न
बहुत कम। कैसीनो-फ्लोर पर केवल 20 अंक दिखाए जाते हैं और शेष परिणाम आंतरिक रूप से रखे जाते हैं।
पारदर्शिता और इसलिए कि खिलाड़ी माँगते हैं। रखरखाव वाले व्हील पर इससे उन्हें कुछ खर्च नहीं।
पूरे खंड के लिए काई-वर्ग। यदि सामान्य हो तो रुकें।
हास्य-विराम
डेटा वास्तविक है। जिस व्हील का वह वर्णन करता है, वह शायद अब मौजूद नहीं।
स्रोत
- Pearson, K. “On the criterion that a given system of deviations from the probable…”
- Barnhart, R. T. Beating the Wheel.