공개된 스핀 기록 읽기

기록에 담긴 내용

시간 정보, 테이블 이름, 결과(0–36), 때로는 딜러 이름과 라운드 ID가 담깁니다. 게임 서버가 기록한 로그이므로 정확합니다. 하지만 당시 그 테이블에 있었던 물리 로터장비로터포켓을 지닌 휠의 회전 부분입니다.전체 읽기 → 헤드의 식별 정보는 거의 담기지 않습니다. 헤드는 보울장비보울볼 트랙과 에이프런을 지지하며 그 안에서 로터가 도는, 나무 또는 복합재 테두리로 된 휠의 고정 외곽 부분입니다.전체 읽기 → 사이에서 교체되므로, 그것이 편향 분석에 필요한 정보입니다.

데이터 정리

공백(정비, 영업 중단), 중복 라운드 ID, 0–36 범위를 벗어난 결과(아메리칸 테이블의 00, 시험 스핀), 헤드 교체를 나타낼 수 있는 딜러 교대 변화를 확인합니다. 몇 시간보다 긴 공백이 있으면 데이터를 구간으로 나누고, 구간을 서로 다른 휠일 가능성이 있는 것으로 다룹니다. 테이블 이름만 식별 정보라면, 헤드는 적어도 매월 교체되었다고 가정합니다.

검정 실행

구간마다 37개 포켓장비포켓로터에 있는 37개의 번호 칸 중 하나입니다. 슬롯, 컵이라고도 합니다.전체 읽기 →에 대한 카이제곱(df 36), 휠 순서에 따른 섹터휠섹터레이아웃에서 묶인 숫자와 달리, 휠에서 이어진 포켓의 호 모양 구간입니다.전체 읽기 → z 점수, 보기 전에 의심했던 포켓에 대한 이항 검정을 합니다. 이어서 구간 안에서 결과를 섞어 다시 실행합니다. 섞은 통계량은 바로 이 표본 크기에서 공정성이 보이는 모습입니다. 실제 통계량이 섞은 범위를 분명히 벗어나지 않으면 아무것도 찾지 못한 것입니다. 휠 편향 분석기가 브라우저에서 이를 수행합니다.

카이제곱 검정룰렛 휠

찾게 될 것

잡음입니다. 300회 스핀에 13–15회 적중하는 핫 넘버오해핫 넘버최근에 기대보다 더 자주 나온 숫자입니다. 공정한 휠에서는 아무것도 예측하지 못합니다.전체 읽기 →, ±1.5 표준편차의 섹터, 약 36 ± 8의 카이제곱이 나옵니다. 때로 p < 0.05인 구간도 나오며, 이는 스무 구간 중 한 구간에서 일어나는 일입니다. 같은 테이블의 다음 구간을 살펴볼 이유로만 여기고, 사라질 것을 예상하십시오. 여러 기록을 살펴보면 수천 단위 표본 크기에서 무작위성이 어떤 모습인지 배우게 됩니다. 그것이 분석실이 가르칠 수 있는 가장 유용한 내용입니다.

기록이 유용한 용도

딜러의 발표를 로그와 대조할 수 있습니다. 기대 손실 계산을 위해 속도(시간당 스핀)를 측정할 수 있습니다. 실제 데이터에서 생일 문제수학생일 문제두 사람이 생일을 공유할 법해지기까지 필요한 사람 수, 또는 숫자가 반복될 법해지기까지 필요한 스핀 수를 묻는 문제입니다. 37개 포켓 휠에서는 8회 스핀만으로도 절반을 넘는 확률이 됩니다.전체 읽기 →, 연속 결과의 길이, 핫 넘버 분포를 배울 수 있습니다. 돈을 아끼게 하는 직관도 생깁니다. 500회 스핀에서 보이는 패턴은 패턴이 아닙니다. 그리고 원칙적으로는, 현대 정비가 채워지기 전에 쓸모없게 만들 편향 기록장의 첫 페이지가 될 수 있습니다.

룰렛 연속 결과의 확률문제: 생일 휠

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