| Re: Как в экселе посчитать количество выпавших номеров и секторов ID:23075 ответ на 21935 |
Сб, 6 декабря 2008 09:49 [#] |
|
|
| vano писал вт, 02 декабрь 2008 06:12 | То, что сказал CLON - это "поиск кривизны" на реальной рулетке. По-другому "пристрастия", кажется... Понятно тогда. Речь идет скорее всего только о земной рулетке. Сколько надо миллионов спинов прогнать, чтобы найти "кривизну" (а затем и успешно воспользоваться  ) на онлайнрулетке - я даже не представляю. |
Смотря, что считать. Для проверки статистических гипотез достаточно нескольких сотен измерений. Я решил попробовать использовать предложение CLONа для тестирования на «кривизну» онлайн рулетки. Тут, как он справедливо замечает, возникает вопрос – что считать кривизной. На самом деле, нас интересует одно – заряжена ли рулетка против игрока? Для решения этой задачи в идеале надо бы проводить корреляционный анализ между ставками и выпадающими номерами. Но это ж насколько надо быть упертым, чтобы специально проигрывать сотни партий, чтобы доказать, что тебя обманывают.
В данном случае, задача облегчается тем, что в онлайн рулетке, в отличие от физической, ставки делаются по номерам, совпадающим с числами, которые выдает ГСЧ. Поэтому, независимо от того, на какие номера делаются ставки, если распределение выпадающих номеров имеет существенный перекос относительно нормальной кривой распределения, то - или казино играет против клиента, или их ГСЧ кривой – выдает неравномерное распределение по номерам. Последнее маловероятно, так как казино должно бы следить за этим делом ( чтобы их не обули продвинутые игроки). Так что достаточно грамотно сделать статистический анализ частот распределения по номерам.
Проделал я вчера эту работу. Не уверен, что достаточно грамотно, давно такими расчетами не занимался. Но надеюсь, что грубых ошибок не допустил.
Вот что получилось.
Анализировались три рулетки: две онлайн - «Рулетка 1» и «Рулетка 2», и одна физическая рулетка – «Физическая». Конкретные названия казино по понятным, надеюсь, причинам не привожу. Для физической рулетки данные транспонировались в номера секторов с помощью выложенной мной выше Excel программы, модифицированной в соответствии с задачей. Объемы выборок 2800-3200 спинов. Расчет проводился в Excel согласно функции Описательная статистика.
Основные статистические характеристики, такие как среднее, стандартная ошибка, дисперсия выборки, отличаются несущественно.
А вот эксцесс и асимметричность весьма различны.
Имеем:
Рулетка1 Рулетка2 Физическая
Эксцесс 0,629 -0,085 -0,321
Асимметричность 0,670 0,113 0,259
Эксцесс +0,629 означает, что в Рулетке1 процент выпадающих номеров смещен в сторону меньших по модулю отклонений частот относительно ожидаемого нормального распределения. И это казалось бы хорошо. Впрочем, это можно объяснить использованием в Рулетке1 контроля честности – наборы последовательностей ограниченной продолжительности усредняют большие отклонеия.
Асимметричность (или скошенность) – это мера, характеризующая несимметричность распределения относительно математического ожидания. Т.е. процент отклонений в сторну больших частот больше меньших отклонений. А это уже весьма подозрительно. В 6 раз относительно Рулетка2 и в 2,6 раза – по сравннию с Физической рулеткой. Простым разбросом это никак не объяснить.
Вывод: С большой долей достоверности можно считать, что Рулетка 1 «заряжена» против игрока.
Для подтверждения или опровержения этой гипотезы необходимо провести более точный анализ по номерам с использованием соответствующих критериев. Но дело это уже для специалистов по математической статистике, к каковым я себя не отношу. Для личной оценки мне достаточно и этого.
|
|
|