स्ट्रीक टूल - जीत/हार की लकीरें
स्ट्रीक टूल। जीत और हार की लकीरों की संभावना सीधे गिनें।
इस कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें
- अपनी एकल बेट जीत संभावना प्रतिशत में भरें (जैसे, 55)
- वह स्ट्रीक लंबाई भरें जिसका मूल्यांकन करना है
- कुल बेट संख्या भरें
- स्ट्रीक संभावना और अपेक्षित सबसे लंबा रन पढ़ें
सूत्र
P(N जीत की स्ट्रीक) = p ^ N
P(N हार की स्ट्रीक) = (1 − p) ^ N
अपेक्षित सबसे लंबा रन (अनुमानित) = log(N · (1 − p)) / log(1 / p)
P(M बेट में लंबाई N की ≥ 1 जीत स्ट्रीक) ≈ 1 − (1 − p^N)^(M − N + 1)
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मेरी अपेक्षित सबसे लंबी लकीर इतनी लंबी क्यों दिखती है?
विचरण नमूना आकार के साथ लघुगणकीय रूप से बढ़ता है। 1000 सिक्का उछाल पर आपको आमतौर पर 9-10 हेड की लकीर दिखेगी। लंबी लकीरें चौंकाती हैं पर गणितीय रूप से अपेक्षित हैं — अधिकांश बेटर इन्हें सामान्य विचरण के बजाय गर्म/ठंडे दौर समझ बैठते हैं।
स्ट्रीक लंबाई bankroll प्रबंधन को कैसे प्रभावित करती है?
60% जीत दर भी नियमित रूप से 5+ हार की लकीरें पैदा करती है। bankroll प्रबंधन (केली अंश, फ्लैट दांव) को इन्हें बिना बर्बादी झेलना होगा। इस टूल को 5-7 स्ट्रीक लंबाई के साथ इस्तेमाल करें ताकि देखें कि ये हार के दौर कितनी बार आएंगे और तदनुसार अपनी यूनिट तय करें।
क्या खेल की लकीरें भविष्यसूचक होती हैं?
ज़्यादातर नहीं। स्वतंत्र घटनाएं (सिक्का-उछाल जैसे बाजार) केवल संयोग से लकीरें बनाती हैं। छोटे भविष्यसूचक प्रभाव (चोट का सिलसिला, टीम मनोबल) हो सकते हैं पर आमतौर पर बढ़ा-चढ़ाकर बताए जाते हैं। पिछली लकीरों को विचरण ही मानें, जब तक मॉडल-आधारित ठोस कारण न हों।
'अपेक्षित सबसे लंबा रन' के पीछे का गणित क्या है?
सफलता संभावना p वाले स्वतंत्र Bernoulli परीक्षणों के लिए N परीक्षणों पर सफलताओं का अपेक्षित सबसे लंबा रन log(N(1−p))/log(1/p) की ओर अभिसरित होता है। यह एक लघुगणकीय सन्निकटन है जो बड़े N के लिए सटीक है और आपको दिखाता है कि सामान्यतः कितनी लंबी लकीर देखी जाएगी।