Từ “thỉnh thoảng trong các cuộc thảo luận về poker, người ta thường xuyên ném đi một nơi mà không hiểu từ ngữ có nghĩa gì hoặc nó có thật sự liên quan đến điều đó không.
Để giúp làm sáng tỏ vấn đề, chúng ta sẽ thảo luận về những điều sau -
- Tiêu chuẩn lệch là gì.
- Làm thế nào để tính toán sự lệch chuẩn của chúng tôi.
- Hiểu được sự lệch chuẩn của toán học.
- Thấy sự lệch chuẩn.
Tiêu chuẩn trong bài poker là gì?
Trả lời nhanh — Tiêu chuẩn lệch trong bài xì phé là một giá trị được biểu lộ bằng bb/100 (e.e. a winrate) giúp chúng ta hiểu làm thế nào “xắt ngược trò chơi xì phé của chúng ta. Đó là một giá trị điển hình cho việc lệch chuẩn thường xảy ra vào khoảng 80b/100.
Bây giờ chúng ta hãy cố gắng hiểu kỹ hơn về kỹ thuật.
Sự lệch chuẩn giúp chúng ta hiểu cách lây lan một tập dữ liệu.
Một dữ liệu được đặt với một sự lệch chuẩn cao ngụ ý rằng nhiều giá trị trong số đó đi lệch đáng kể từ giá trị trung bình.
Vậy thì có liên quan gì đến poker?
Chúng ta thường dùng sự lệch lạc tiêu chuẩn của việc thắng cuộc trong một thời gian, chia sự nghiệp poker thành từng miếng nhỏ (có lẽ 100 bàn tay) và mỗi bàn tay thắng, rồi dùng mỗi điểm đó như một điểm để tính toán sự lệch chuẩn.
Làm sao tìm ra được tiêu chuẩn đạo đức của chúng ta?
Về mặt kỹ thuật, chúng ta có thể tính sai tiêu chuẩn của mình bằng tay, nhưng trong hầu hết trường hợp, điều này không thực tế, nhưng lý do là vì chúng ta có cơ sở dữ liệu 50.000 bàn tay, tức là chúng ta đang làm việc với 500 điểm dữ liệu khác nhau.
Trên thực tế, chúng ta cần một số loại trợ giúp văn lệnh, và cũng cần phải biết cách để có thể thắng mỗi 100 mẫu mẫu bằng tay.
Lựa chọn là để phần mềm theo dõi poker tính toán giá trị cho chúng ta.
Nhưng, khoan đã... Sao chúng ta lại muốn làm thế?
Chắc chắn một số người chơi có thể thấy giá trị lệch lạc tiêu chuẩn của họ là thích thú cho các lý do học tập, nhưng thường thì có một lý do cụ thể tại sao người chơi đang tìm kiếm sự lệch lạc tiêu chuẩn của họ.
- Nó được dùng trong mô phỏng biến đổi.
- Nó được dùng trong rủi ro phá hỏng máy tính.
Chỉ cần một lời cảnh báo ngắn gọn: Một số nguồn tài liệu hơi chậm sử dụng thuật ngữ, nhưng sự lệch chuẩn có thể được biểu thị trong cả những vụ mù quáng lớn lẫn cá cược lớn.
Đôi khi chúng ta cần xem xét kỹ bối cảnh để xác định nếu tên gọi đúng đã được dùng. Ví dụ, nếu một người chơi đang nói về độ lệch 40b/100 tiêu chuẩn của họ, có thể họ có nghĩa là 40B/100 vì tiêu chuẩn lệch tiêu chuẩn là 80b/100 (40B/100).
Toán học định kỳ
Bây giờ chúng ta hãy xem xét về mức độ lệch chuẩn của việc tính toán, và xem một số dữ liệu đơn giản như là một ví dụ.
Hãy hình dung chúng tôi chơi 5 lần bài xì phé mỗi lần mỗi người một lần.
Phiên chạy 1 – 5b% 1 Phiên chạy 2 – âm 80b Phiên chạy 3 – tiêu cực 70b Phiên chạy 4 – %s 80b Phiên chạy 5 – 100bCoptic month 5 - LongName
Như một tờ giấy nhỏ, nếu có bao giờ chúng ta làm việc với một bộ dữ liệu nhỏ như thế, chúng ta cũng làm việc này chỉ vì mục đích minh họa.
Chúng tôi có thể đầu tiên tính trung bình hoặc trung bình của dữ liệu này thiết lập bằng cách thêm tất cả các số với nhau và chia bởi số điểm dữ liệu trong tập hợp (i.e. 5).
Cộng tổng cộng các tập hợp lại sẽ là 35bb, chia cho 5 cho chúng ta một mức trung bình 7b/100 tay (Priper) và tưởng tượng mỗi phiên chạy có chính xác 10b/100 tay thắng. 105) / 5 = 10bb/100).
Bước tiếp theo là tính toán xem mỗi giá trị của chúng ta đi lệch bao xa so với giá trị của 7b.
Phiên chạy 1 – 2b Phiên chạy 2 – âm 87b Phiên chạy 3 – âm 77b Phiên chạy 4 – Số dư 73b Phiên chạy 5 – 9bb
Sau đó chúng tôi vuông những giá trị (tải chúng một mình) và tính toán phương tiện của các dữ liệu bình phương.
Phiên chạy 1 – 4b Phiên chạy 2 – 7569b Phiên chạy 3 – 5929b Phiên chạy 4 – 5329 Phiên chạy 5 – 849
Tổng cộng là 27,480bb.
Bây giờ chúng ta chia cho 5 để có được giá trị.
27,480 / 5 = 5496b
Giá trị này được gọi là sự biến đổi của chúng tôi. lệch chuẩn là căn bậc hai của sự biến đổi.
Sqr(5496) = 74.135b/100
Con số đó đại diện cho sự lệch chuẩn của chúng ta - giá trị mà chúng ta nhận được từ thiết bị theo dõi.
Với dữ liệu gồm năm người, chúng ta dễ dàng đi quá xa trong thực tế, vì thế chúng ta dùng một mẫu lớn hơn 500 người.
Sự thỏa mãn về tiêu chuẩn
Vậy chính xác thì sự lệch chuẩn của chúng ta cho chúng ta biết gì?
Tóm lại, nó mô tả “chiến thuật của chúng ta là một chiến thuật có tính cánh gà, những người chơi phóng túng thường tạo ra một sự lệch lạc tiêu chuẩn cao hơn so với những người chơi có thể vượt qua.
Về lâu về dài, việc lệch chuẩn không quan trọng, nhưng cuối cùng tất cả kết quả sẽ phù hợp với mức thắng của chúng ta — chỉ cần một mẫu đủ lớn.
Tuy nhiên, trong ngắn hạn, tiêu chuẩn lệch cao hơn có nghĩa là chúng ta có thể đi lệch xa hơn so với những người thắng cuộc mong đợi (e.e. lớn hơn và cánh buồm xuống so với người chơi với tiêu chuẩn thấp).
Trong thống kê, có một quy tắc được gọi là 68–95–99.7. giúp chúng ta hiểu được mức độ có khả năng bất kỳ điểm dữ liệu nào được đưa ra là rơi vào ranh giới, xác định bởi sự lệch chuẩn của chúng ta.
Luật 68-95-99.7
Trong vòng 1 lệch chuẩn - 68% khả năng Trong vòng 2 chiều chuẩn – 95% khả năng Trong vòng 3 chiều lệch chuẩn – 99.7% khả năng
Để đặt điều này vào bối cảnh với các phép toán trước đó của chúng tôi, chúng tôi nói rằng một trong những sai lệch tiêu chuẩn tương đương Giá trị mong đợi của chúng tôi cho mỗi điểm dữ liệu (i.e. 100 tay mẫu) là một sự thắng 7b/100 tay.
Có 68% khả năng là mức độ tăng trưởng của chúng ta trong phiên chạy sẽ thấp hơn 82b/100 nhưng cao hơn -68b/100 tay (i.e. 75b/100 khác 7b/100)
Có 95% khả năng là mức độ tăng trưởng của chúng ta cho phiên chạy sẽ thấp hơn 157b/100 nhưng cao hơn -143b/100 tay (vì vậy, hai độ lệch chuẩn từ dự kiến là 75bb 2 (50b) khác với 7b/100).
Chỉ có 0,3% khả năng dữ liệu sẽ bị tách ra khỏi 3 tiêu chuẩn, nhưng điều này không có nghĩa là không thể; điều này sẽ xảy ra thỉnh thoảng.
Muốn biết thêm về sự khác biệt trong poker không?
Hãy xem xét những đề tài sau đây liên quan đến việc lệch chuẩn và sự biến đổi trong bài xì phé.
Hiểu biết nhiều điều sẽ giúp đương đầu với những người ngã lòng Vận may đấu tranh với sự tranh cãi khéo léo 5 Nhận thức sai về quản lý ngân hàng