जादूगर से पूछो #262
द प्राइस इज राइट पर पंच ए बंच गेम के लिए प्रति पंच औसत पुरस्कार और इष्टतम रणनीति क्या है?
जो लोग नियमों से परिचित नहीं हैं, उनके लिए Price Is Right वेबसाइट पर नियम बताए गए हैं। अगर आप इस खेल से परिचित नहीं हैं, तो कृपया वहाँ ज़रूर जाएँ, क्योंकि मुझे लगता है कि आपको नियम पता होंगे। इस खेल के कई YouTube वीडियो भी हैं। यहाँ एक पुराना वीडियो है, जिसमें दूसरा मौका दिखाया गया है, लेकिन उस समय अधिकतम इनाम केवल $10,000 था। अब यह $25,000 है।
सबसे पहले, आइए उस पुरस्कार का अपेक्षित मूल्य ज्ञात करें जिसके साथ दूसरा मौका नहीं जुड़ा है। नीचे दी गई तालिका दर्शाती है कि औसत $1371.74 है।
बिना किसी दूसरे मौके के पंच ए बंच पुरस्कार वितरण
| पुरस्कार | संख्या | संभावना | अपेक्षित जीत |
| 25000 | 1 | 0.021739 | 543.478261 |
| 10000 | 1 | 0.021739 | 217.391304 |
| 5000 | 3 | 0.065217 | 326.086957 |
| 1000 | 5 | 0.108696 | 108.695652 |
| 500 | 9 | 0.195652 | 97.826087 |
| 250 | 9 | 0.195652 | 48.913043 |
| 100 | 9 | 0.195652 | 19.565217 |
| 50 | 9 | 0.195652 | 9.782609 |
| कुल | 46 | 1.000000 | 1371.739130 |
दूसरा, उस औसत पुरस्कार की गणना करें जिसके दूसरे मौके की संभावना है। नीचे दी गई तालिका दर्शाती है कि औसत $225 है।
दूसरे मौके के साथ पंच ए बंच पुरस्कार वितरण
| पुरस्कार | संख्या | संभावना | अपेक्षित जीत |
| 500 | 1 | 0.250000 | 125.000000 |
| 250 | 1 | 0.250000 | 62.500000 |
| 100 | 1 | 0.250000 | 25.000000 |
| 50 | 1 | 0.250000 | 12.500000 |
| कुल | 4 | 1.000000 | 225.000000 |
तीसरा, खिलाड़ी को मिलने वाले दूसरे मौकों की संख्या के आधार पर एक अपेक्षित मान तालिका बनाएँ। इसे सरल गणित से ज्ञात किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, 2 दूसरे मौकों की प्रायिकता (4/50)×(3/49)×(46/48) है। 5 दूसरे मौकों पर अपेक्षित जीत $1371.74 + s×$225 है। निम्नलिखित तालिका 0 से 4 दूसरे मौकों के लिए प्रायिकता और औसत जीत दर्शाती है।
पंच ए बंच पुरस्कार वापसी तालिका
| दूसरी संभावना | संभावना | औसत जीत | अपेक्षित जीत |
| 4 | 0.000004 | 2271.739130 | 0.009864 |
| 3 | 0.000200 | 2046.739130 | 0.408815 |
| 2 | 0.004694 | 1821.739130 | 8.551020 |
| 1 | 0.075102 | 1596.739130 | 119.918367 |
| 0 | 0.920000 | 1371.739130 | 1262.000000 |
| कुल | 1.000000 | 1390.888067 |
अतः प्रति पंच औसत जीत (दूसरे मौके से प्राप्त अतिरिक्त धनराशि सहित) 1390.89 डॉलर है।
नीचे दी गई तालिका शेष मुक्कों की संख्या के अनुसार, न्यूनतम जीत की मेरी रणनीति दर्शाती है। ध्यान दें कि खिलाड़ी तीन दूसरे मौकों के ज़रिए $1,000 + $250, + $100 + $50 के पुरस्कारों के साथ $1,400 तक पहुँच सकता है।
पंच ए बंच रणनीति
| शेष पंच | खड़े होने के लिए न्यूनतम |
| 3 | $5,000 |
| 2 | $5,000 |
| 1 | $1,400 |
यह प्रश्न मेरी सहयोगी साइट विज़ार्ड ऑफ़ वेगास के फोरम में उठाया गया और इस पर चर्चा की गई।
एक क्रेप्स शूटर द्वारा सेवन आउट होने से पहले प्राप्त किये जाने वाले अंकों की औसत संख्या कितनी होती है?
यह देखते हुए कि एक बिंदु स्थापित है, शूटर द्वारा बिंदु बनाने की संभावना pr(बिंदु 4 या 10 है) ×pr(4 या 10 बनाना) + pr(बिंदु 5 या 9 है) × pr(5 या 9 बनाना) + pr(बिंदु 6 या 8 है) ×pr(6 या 8 बनाना) = (6/24) × (3/9) + (8/24) × (4/10) + (10/24) × (5/11) = 201/495 = 0.406061.
यदि किसी घटना की प्रायिकता p है, तो विफलता से पहले उसके घटित होने की अपेक्षित संख्या p/(1-p) है। अतः, प्रति निशानेबाज़ अपेक्षित अंक 0.406061/(1-0.406061) = 0.683673 हैं।
यह प्रश्न मेरी सहयोगी साइट विज़ार्ड ऑफ़ वेगास के फोरम में उठाया गया और इस पर चर्चा की गई।
एक समय में दो तत्वों की तुलना करते हुए, तुलना की अधिकतम संख्या को न्यूनतम करते हुए, सूची को क्रमबद्ध करने का सबसे तेज़ तरीका क्या है?
कई तरीके हैं जो लगभग समान रूप से अच्छे हैं। हालाँकि, मुझे जो सबसे आसान लगता है उसे मर्ज सॉर्ट कहते हैं। यह इस प्रकार काम करता है:
- सूची को दो भागों में विभाजित करें। प्रत्येक उपसमूह को दो भागों में विभाजित करते रहें, जब तक कि प्रत्येक उपसमूह का आकार 1 या 2 न हो जाए।
- 2 के प्रत्येक उपसमूह को छोटे सदस्य को पहले रखकर क्रमबद्ध करें।
- उपसमुच्चयों के जोड़ों को एक साथ मिलाएँ। तब तक दोहराते रहें जब तक कि केवल एक क्रमबद्ध सूची न बन जाए।
दो सूचियों को मर्ज करने का तरीका यह है कि प्रत्येक सूची के पहले सदस्य की तुलना करें और छोटे सदस्य को एक नई सूची में डालें। फिर दोहराएँ और छोटे सदस्य को पिछली तुलना के छोटे सदस्य के बाद रखें। तब तक दोहराते रहें जब तक कि दोनों समूह एक क्रमबद्ध समूह में मर्ज न हो जाएँ। यदि मूल दो सूचियों में से एक खाली है, तो आप दूसरी सूची को मर्ज की गई सूची के अंत में जोड़ सकते हैं।
निम्न तालिका सूची में तत्वों की संख्या के अनुसार आवश्यक तुलनाओं की अधिकतम संख्या दर्शाती है।
मर्ज सॉर्ट
| तत्वों | अधिकतम तुलना |
| 1 | 0 |
| 2 | 1 |
| 4 | 5 |
| 8 | 17 |
| 16 | 49 |
| 32 | 129 |
| 64 | 321 |
| 128 | 769 |
| 256 | 1,793 |
| 512 | 4,097 |
| 1,024 | 9,217 |
| 2,048 | 20,481 |
| 4,096 | 45,057 |
| 8,192 | 98,305 |
| 16,384 | 212,993 |
| 32,768 | 458,753 |
| 65,536 | 983,041 |
| 131,072 | 2,097,153 |
| 262,144 | 4,456,449 |
| 524,288 | 9,437,185 |
| 1,048,576 | 19,922,945 |
| 2,097,152 | 41,943,041 |
यह प्रश्न मेरी सहयोगी साइट विज़ार्ड ऑफ़ वेगास के फोरम में उठाया गया और इस पर चर्चा की गई।
अगर किसी NFL टीम को पिछले मैच में बुरी तरह से हार का सामना करना पड़ा है, तो क्या अगले मैच में उन पर दांव लगाना बेहतर होगा या उनके खिलाफ? बड़ी जीत के लिए भी यही सवाल है। मैं अक्सर सुनता रहता हूँ कि बड़ी हार के बाद टीम को "कुछ साबित करना होता है", जबकि बड़ी जीत वाली टीम अति-आत्मविश्वासी और आलसी हो सकती है। क्या इसमें कोई सच्चाई है?
मैं दिखाता हूँ कि 21 या उससे ज़्यादा अंकों की हार के बाद टीम 51.66% समय स्प्रेड को कवर कर लेगी। हालाँकि, यह त्रुटि सीमा के भीतर है। नीचे दी गई तालिका पिछले गेम के स्प्रेड के आधार पर, उसी टीम की पिछले गेम में जीत या हार के आधार पर, परिणाम दिखाती है। परिणाम कभी भी 50% से ज़्यादा नहीं होते और हमेशा इसके मानक विचलन के भीतर होते हैं। मूलतः, मुझे स्प्रेड के आधार पर जीत/हार और पिछले गेम तक टीम द्वारा जीते या हारे गए अंकों के बीच कोई सांख्यिकीय संबंध नहीं मिलता।
पिछले गेम में जीत या हार के अंतर के अनुसार स्प्रेड के विरुद्ध जीत, हार या टाई
| पिछले खेल के परिणाम | प्रसार के विरुद्ध जीत | प्रसार के विरुद्ध हानि | फैलाव के विरुद्ध टाई | जीतने की दर | मानक विचलन |
| 21 या अधिक अंकों से जीतें | 233 | 247 | 17 | 48.54% | 2.28% |
| 14 से 20 से जीत | 235 | 219 | 11 | 51.76% | 2.35% |
| 10 से 13 से जीत | 188 | 180 | 8 | 51.09% | 2.61% |
| 7 से 9 से जीत | 198 | 181 | 12 | 52.24% | 2.57% |
| 4 से 6 से जीत | 164 | 170 | 12 | 49.10% | 2.74% |
| 3 से जीत | 202 | 212 | 14 | 48.79% | 2.46% |
| 2 से हार से 2 से जीत | 184 | 188 | 14 | 49.46% | 2.59% |
| 3 से हार | 209 | 207 | 12 | 50.24% | 2.45% |
| 4 से 6 की हानि | 174 | 163 | 9 | 51.63% | 2.72% |
| 7 से 9 तक की हानि | 187 | 195 | 9 | 48.95% | 2.56% |
| 10 से 13 तक की हानि | 173 | 189 | 14 | 47.79% | 2.63% |
| 14 से 20 तक की हानि | 220 | 232 | 15 | 48.67% | 2.35% |
| 21 या अधिक से हार | 249 | 233 | 15 | 51.66% | 2.28% |
तालिका 2000 सीज़न के प्रथम सप्ताह से 2010 सीज़न के चौथे सप्ताह तक प्रत्येक एनएफएल खेल पर आधारित है।
पिनैकल स्पोर्ट्सबुक ने अभी-अभी अपने ऑड्स दशमलव प्रारूप में पोस्ट करना शुरू किया है। मैं स्पोर्ट्सबुक ऑड्स को दशमलव प्रारूप से अमेरिकी प्रारूप में कैसे बदलूँ?
आइए 25 अक्टूबर, 2010 के मंडे नाइट फुटबॉल मैच को एक उदाहरण के तौर पर देखें। यूरोपीय ऑड्स इस प्रकार हैं:
न्यूयॉर्क जायंट्स 2.750
डलास काउबॉयज़ 1.513
दोनों आंकड़े दर्शाते हैं कि जीतने पर आपको दांव पर लगाई गई एक इकाई के लिए कितना वापस मिलेगा, जिसमें आपका मूल दांव भी शामिल है। जब दशमलव ऑड्स 2 से अधिक या उसके बराबर हों, तो अनुवाद आसान है: बस एक घटाएँ, और फिर 100 से गुणा करें। यदि ऑड्स 2 से कम हैं, तो (1) 1 घटाएँ, (2) व्युत्क्रम लें, और (3) -100 से गुणा करें।
आप में से जो लोग सूत्र पसंद करते हैं, उनके लिए, यदि दशमलव ऑड्स x का भुगतान करते हैं, तो यहां समतुल्य अमेरिकी ऑड्स की गणना दी गई है:
यदि x>=2: 100*(x-1)
यदि x<2: -100/(x-1)
उपरोक्त उदाहरण में, अमेरिकी प्रारूप में पंक्तियाँ इस प्रकार हैं:
न्यूयॉर्क जायंट्स: 100*(2.750-1) = +175
डलास काउबॉयज़: -100/(1.513-1) = -195
आप पिनैकल की वेबसाइट के ऊपरी बाएँ भाग में, लोगो के ऊपर स्थित पुलडाउन मेनू में "अमेरिकन ऑड्स" का चयन करके सभी लाइनों को स्वचालित रूप से परिवर्तित कर सकते हैं।