क्रेप्स - पासा और रोलिंग
पासे के प्रभाव पर सवाल एक गरमागरम बहस का विषय है। निजी तौर पर, मैं बहुत संशय में हूँ। 2013 में इस जवाब की समीक्षा करते हुए, मुझे अभी तक कोई ठोस सबूत नहीं मिला है कि कोई इतना प्रभाव डाल सके कि उसे फ़ायदा हो।
इस शर्त के बारे में मेरा प्रश्न यह है कि 14.41% अभी भी "सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण" नहीं है [अर्थात p < 0.05], जिसे आमतौर पर माध्य से दो मानक विचलन से अधिक माना जाता है - या श्रृंखला के किसी भी छोर पर यादृच्छिक रूप से घटना घटित होने की *संयुक्त* 5% से कम संभावना।
500 बार रोल करने पर कितने सात आने चाहिए, इससे पहले कि आप कह सकें कि इस बात की 2.5% से भी कम संभावना है कि परिणाम पूर्णतः यादृच्छिक था (अर्थात् परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था)?
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2.5% सार्थकता स्तर अपेक्षाओं से 1.96 मानक विचलन है। इसे एक्सेल में सूत्र =normsinv(0.025) से ज्ञात किया जा सकता है। 500 रोल का मानक विचलन sqr(500*(1/6)*(5/6)) = 8.333 है। अतः 1.96 मानक विचलन 1.96 * 8.333 = अपेक्षाओं से 16.333 रोल कम है। 500 रोल में सात की अपेक्षित संख्या 500*(1/6) = 83.333 है। अतः इससे 1.96 मानक विचलन कम होने पर 83.333 − 16.333 = 67 है। द्विपद वितरण का उपयोग करके इसकी जाँच करने पर, 67 या उससे कम सात की सटीक प्रायिकता 2.627% है।
उदाहरण के लिए, मान लीजिए दावेदार कहता है कि वह पासों को हर सात बार फेंकने पर औसतन एक सात का योग प्राप्त कर सकता है। एक यादृच्छिक निशानेबाज औसतन हर छह बार फेंकने पर एक सात फेंकेगा। परीक्षण और त्रुटि के आधार पर, मुझे पता चला है कि इन दोनों मानदंडों को पूरा करने वाला एक परीक्षण 3,600 बार पासे फेंकने और पास होने के लिए 547 या उससे कम सात की आवश्यकता होगी, या 6.58 बार फेंकने पर एक सात।
सात में से एक निशानेबाज़ को औसतन 514.3 सात फेंकने चाहिए, जिसका मानक विचलन 21.00 है। गॉसियन सन्निकटन का उपयोग करते हुए, ऐसे कुशल निशानेबाज़ द्वारा 548 या अधिक सात फेंकने की संभावना (एक मिथ्या नकारात्मक) 5.7% है। एक यादृच्छिक निशानेबाज़ को औसतन 600 सात फेंकने चाहिए, जिसका मानक विचलन 22.36 है। एक यादृच्छिक निशानेबाज़ के परीक्षण में उत्तीर्ण होने की संभावना (एक मिथ्या सकारात्मक) 0.94% है। नीचे दिया गया ग्राफ़ कुशल और यादृच्छिक निशानेबाज़ों के संभावित परिणाम दर्शाता है। यदि परिणाम हरी रेखा के बाईं ओर हैं, तो मैं मान लूँगा कि निशानेबाज़ ने परीक्षण पास कर लिया है, और मैं उस पर दांव लगाऊँगा।

व्यावहारिक दुविधा यह है कि अगर हम प्रति मिनट दो थ्रो मान लें, तो परीक्षण करने में 30 घंटे लगेंगे। शायद मैं समय की आवश्यकता को कम करने के लिए महत्व के स्तर के बारे में अधिक उदार हो सकता था, लेकिन परिणाम उतने विश्वसनीय नहीं होंगे। मुझे लगता है कि 500-रोल वोंग प्रयोग से भी बड़े परीक्षण का समय आ गया है।
कृपया mathproblems.info पर मैट्रिसेस में व्यक्त मेरा समाधान, समस्या 204 भी देखें।
| पासा परीक्षण डेटा | |
| पासा कुल | टिप्पणियों |
| 2 | 6 |
| 3 | 12 |
| 4 | 14 |
| 5 | 18 |
| 6 | 23 |
| 7 | 50 |
| 8 | 36 |
| 9 | 37 |
| 10 | 27 |
| 11 | 14 |
| 12 | 7 |
| कुल | 244 |
इस प्रकार के प्रश्नों के लिए काई-स्क्वेयर परीक्षण सर्वथा उपयुक्त है। इस परीक्षण के लिए, प्रत्येक श्रेणी के लिए (ae) 2 /e मान लें, जहाँ a वास्तविक परिणाम है और e अपेक्षित परिणाम है। उदाहरण के लिए, 244 बार फेंकने पर 2 आने की अपेक्षित संख्या 244×(1/36) = 6.777778 है। यदि आपको समझ नहीं आ रहा है कि 2 आने की प्रायिकता 1/36 क्यों है, तो कृपया पासा प्रायिकता मूल बातें पर मेरा पृष्ठ पढ़ें। कुल 2 के लिए काई-स्क्वेयर मान के लिए, a=6 और e=6.777778, इसलिए (ae) 2 /e = (6-6.777778) 2 /6.777778 = 0.089253802।
काई-स्क्वेयर्ड परिणाम
| पासा कुल | टिप्पणियों | अपेक्षित | ची-चुकता |
| 2 | 6 | 6.777778 | 0.089253 |
| 3 | 12 | 13.555556 | 0.178506 |
| 4 | 14 | 20.333333 | 1.972678 |
| 5 | 18 | 27.111111 | 3.061931 |
| 6 | 23 | 33.888889 | 3.498725 |
| 7 | 50 | 40.666667 | 2.142077 |
| 8 | 36 | 33.888889 | 0.131512 |
| 9 | 37 | 27.111111 | 3.607013 |
| 10 | 27 | 20.333333 | 2.185792 |
| 11 | 14 | 13.555556 | 0.014572 |
| 12 | 7 | 6.777778 | 0.007286 |
| कुल | 244 | 244 | 16.889344 |
फिर काई-स्क्वेयर्ड कॉलम का योगफल लें। इस उदाहरण में, योगफल 16.889344 है। इसे काई-स्क्वेयर्ड सांख्यिकी कहते हैं। "स्वतंत्रता की कोटि" की संख्या, आँकड़ों में श्रेणियों की संख्या से एक कम है, इस स्थिति में 11-1=10। अंत में, या तो किसी सांख्यिकी तालिका में 10.52 और 10 स्वतंत्रता की कोटि वाला काई-स्क्वेयर्ड सांख्यिकी देखें, या एक्सेल में सूत्र =chidist(16.889344,10) का उपयोग करें। दोनों में से कोई भी आपको 7.7% परिणाम देगा। इसका अर्थ है कि निष्पक्ष पासे द्वारा इतने विषम या उससे अधिक परिणाम देने की संभावना 7.7% है। सार यह है कि हालाँकि ये परिणाम अपेक्षा से अधिक विषम हैं, लेकिन इतने विषम नहीं हैं कि कोई आश्चर्य करे। यदि आप इस परीक्षण को जारी रखते हैं, तो मेरा सुझाव है कि योगफल के बजाय प्रत्येक पासे का अलग-अलग परिणाम एकत्र करें। यह भी ध्यान रखना चाहिए कि यदि किसी श्रेणी के परिणामों की अपेक्षित संख्या कम है, तो काई-स्क्वेयर परीक्षण उपयुक्त नहीं है। न्यूनतम अपेक्षित संख्या 5 है, जिसके बारे में आमतौर पर चर्चा होती रहती है।
इसे वैध रोल कहा जाए या नहीं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप कहाँ हैं। न्यू जर्सी गेमिंग विनियमन 19:47-1.9(a) में कहा गया है:
जब भी कोई एक या दोनों पासे मेज से बाहर चले जाएं या जब भी एक पासा दूसरे के ऊपर आ जाए तो पासे का फेंकना अमान्य हो जाएगा। -- NJ 19:47-1.9(a)
पेंसिल्वेनिया में भी ठीक यही विनियमन है, धारा 537.9(ए) :
जब भी कोई एक या दोनों पासे टेबल से बाहर चले जाएं या जब भी एक पासा दूसरे के ऊपर आ जाए तो पासे का फेंकना अमान्य हो जाएगा। - पीए 537.9(ए)
मैंने लास वेगास के एक पासा विक्रेता से पूछा, तो उसने बताया कि अगर यह सही थ्रो होता, तो इसे यहाँ वैध रोल कहा जाता। हालाँकि उसने ऐसा होते कभी नहीं देखा, लेकिन उसने बताया कि अगर ऐसा होता, तो डीलर बस ऊपर वाले पासे को हिलाकर देखते कि नीचे वाला पासा किस नंबर पर आता है। हालाँकि, ऊपर वाले पासे को छुए या देखे बिना भी नीचे वाले पासे का परिणाम पता किया जा सकता है। यह कैसे किया जाता है, यह यहाँ बताया गया है। सबसे पहले, चारों तरफ़ देखकर आप ऊपर की संभावनाओं को दो तक सीमित कर सकते हैं। तीन संभावनाओं के आधार पर कैसे पता लगाया जाए, यह यहाँ बताया गया है।
- 1 या 6: 3 को देखें। अगर सबसे ऊँचा बिंदु 5 के किनारे पर है, तो 1 सबसे ऊपर है। अगर वह 2 के किनारे पर है, तो 6 सबसे ऊपर है।
- 2 या 5: 3 को देखें। अगर सबसे ऊँचा बिंदु 6 के किनारे पर है, तो 2 सबसे ऊपर है। अगर वह 1 के किनारे पर है, तो 5 सबसे ऊपर है।
- 3 या 4: 2 को देखें। अगर सबसे ऊँचा बिंदु 6 के किनारे पर है, तो 3 सबसे ऊपर है। अगर वह 1 के किनारे पर है, तो 4 सबसे ऊपर है।
यह प्रश्न मेरी सहयोगी साइट विज़ार्ड ऑफ़ वेगास के फोरम में उठाया गया और इस पर चर्चा की गई।
यह प्रश्न TwoPlusTwo.com पर पूछा गया था और BruceZ ने इसका सही उत्तर दिया था। निम्नलिखित समाधान BruceZ के समाधान जैसा ही है, जो इसके लिए पूरी तरह से श्रेय के पात्र हैं। यह एक कठिन उत्तर है, इसलिए ध्यान दें।
सबसे पहले, कुल दो प्राप्त करने के लिए अपेक्षित रोल की संख्या पर विचार करें। दो की संभावना 1/36 है, इसलिए पहले 2 प्राप्त करने के लिए औसतन 36 रोल लगेंगे।
इसके बाद, दो और तीन दोनों प्राप्त करने के लिए पासों की अपेक्षित संख्या पर विचार करें। हम पहले से ही जानते हैं कि दो प्राप्त करने के लिए औसतन 36 पासे फेंकने होंगे। यदि दो का इंतज़ार करते हुए तीन प्राप्त हो जाता है, तो 3 के लिए अतिरिक्त पासों की आवश्यकता नहीं होगी। हालाँकि, यदि ऐसा नहीं होता है, तो तीन प्राप्त करने के लिए पासों को और अधिक बार फेंकना होगा।
तीन आने की प्रायिकता 1/18 है, इसलिए अगर दो पहले आए तो तीन आने के लिए औसतन 18 अतिरिक्त रोल लगेंगे। यह देखते हुए कि दो आने का एक तरीका है और तीन आने के दो तरीके हैं, दो आने की प्रायिकता 1/(1+2) = 1/3 है।
तो, 1/3 संभावना है कि हमें तीन पाने के लिए अतिरिक्त 18 रोल की ज़रूरत पड़ेगी। इस प्रकार, दो और तीन दोनों पाने के लिए अपेक्षित रोल की संख्या 36+(1/3)×18 = 42 है।
इसके बाद, विचार करें कि चार आने के लिए आपको कितनी बार और पासे फेंकने होंगे। जब तक आप दो और तीन फेंकते हैं, अगर आपको चार नहीं मिला है, तो आपको एक आने के लिए औसतन 12 बार और पासे फेंकने होंगे। ऐसा इसलिए है क्योंकि चार आने की संभावना 1/12 है।
दो और तीन प्राप्त करने से पहले चार प्राप्त करने की प्रायिकता क्या है? सबसे पहले, आइए प्रायिकता के एक सामान्य नियम की समीक्षा करें जब A और B परस्पर अनन्य न हों:
पीआर(ए या बी) = पीआर(ए) + पीआर(बी) - पीआर(ए और बी)
आप pr(A और B) घटाते हैं क्योंकि वह आकस्मिकता pr(A) + pr(B) में दोगुनी गिनी जाती है। इसलिए,
pr(2 या 3 से पहले 4) = pr(2 से पहले 4) + pr(3 से पहले 4) - pr(2 और 3 से पहले 4) = (3/4)+(3/5)-(3/6) = 0.85.
दो और तीन तक पहुँचने के दौरान चार न आने की संभावना 1.0 - 0.85 = 0.15 है। इसलिए, अतिरिक्त 12 रोल की आवश्यकता पड़ने की संभावना 15% है। इस प्रकार, दो, तीन और चार आने के लिए अपेक्षित रोल की संख्या 42 + 0.15*12 = 43.8 है।
इसके बाद, विचार करें कि पाँच आने के लिए आपको कितनी बार और पासे फेंकने होंगे। जब तक आप दो से चार तक पासे फेंकते हैं, अगर आपको अभी तक पाँच नहीं मिला है, तो आपको एक पासा पाने के लिए औसतन 9 बार और पासे फेंकने होंगे, क्योंकि पाँच आने की संभावना 4/36 = 1/9 है।
दो, तीन या चार तक पहुँचने से पहले पाँच आने की संभावना क्या है? सामान्य नियम यह है:
pr (A या B या C) = pr(A) + pr(B) + pr(C) - pr(A और B) - pr(A और C) - pr(B और C) + pr(A और B और C)
तो, pr(2 या 3 या 4 से पहले 5) = pr(2 से पहले 5)+pr(3 से पहले 5)+pr(4 से पहले 5)-pr(2 और 3 से पहले 5)-pr(2 और 4 से पहले 5)-pr(3 और 4 से पहले 5)+pr(2, 3 और 4 से पहले 5) = (4/5)+(4/6)+(4/7)-(4/7)-(4/8)-(4/9)+(4/10) = 83/90। दो से चार तक पहुँचने के दौरान चार न आने की प्रायिकता 1 - 83/90 = 7/90 है। इसलिए, अतिरिक्त 7.2 रोल की आवश्यकता होने की 7.78% संभावना है। इस प्रकार, दो, तीन, चार और पाँच पाने के लिए रोल की अपेक्षित संख्या 43.8 + (7/90)*9 = 44.5 है।
छह से बारह तक के योग के लिए इसी तर्क का पालन करें। अगली संख्या आने से पहले उसकी प्रायिकता ज्ञात करने के लिए आवश्यक गणनाओं की संख्या, क्योंकि पिछली संख्या हर बार लगभग दोगुनी हो जाती है। बारह तक पहुँचने तक, आपको 1,023 गणनाएँ करनी होंगी।
यहाँ pr(A या B या C या ... या Z) के लिए सामान्य नियम दिया गया है
pr(A या B या C या ... या Z) =
पीआर(ए) + पीआर(बी) + ... + पीआर(जेड)
- pr (A और B) - pr(A और C) - ... - pr(Y और Z) दो घटनाओं के प्रत्येक संयोजन की संभावना घटाएँ
+ pr (A और B और C) + pr(A और B और D) + ... + pr(X और Y और Z) तीन घटनाओं के प्रत्येक संयोजन की संभावना जोड़ें
- pr (A और B और C और D) - pr(A और B और C और E) - ... - pr(W और X और Y और Z) चार घटनाओं के प्रत्येक संयोजन की संभावना घटाएँफिर दोहराते रहें, याद रखें कि विषम संख्या वाली घटनाओं के लिए प्रायिकताएँ जोड़ें और सम संख्या वाली घटनाओं के लिए प्रायिकताएँ घटाएँ। संभावित घटनाओं की बड़ी संख्या के लिए यह स्पष्ट रूप से थकाऊ हो जाता है, जिसके लिए व्यावहारिक रूप से स्प्रेडशीट या कंप्यूटर प्रोग्राम की आवश्यकता होती है।
निम्न तालिका रास्ते में प्रत्येक चरण के लिए अपेक्षित संख्या दर्शाती है। उदाहरण के लिए, दो प्राप्त करने के लिए 36, दो और तीन प्राप्त करने के लिए 42। निचले दाएँ कक्ष में सभी 11 योग प्राप्त करने के लिए अपेक्षित रोल की संख्या 61.217385 दर्शाई गई है।
रोल की अपेक्षित संख्या की समस्या
| उच्चतम आवश्यक संख्या | संभावना | यदि आवश्यक हो तो अपेक्षित रोल | संभावना की आवश्यकता नहीं | संभावना की आवश्यकता | अपेक्षित कुल रोल |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 0.027778 | 36.0 | 0.000000 | 1.000000 | 36.000000 |
| 3 | 0.055556 | 18.0 | 0.666667 | 0.333333 | 42.000000 |
| 4 | 0.083333 | 12.0 | 0.850000 | 0.150000 | 43.800000 |
| 5 | 0.111111 | 9.0 | 0.922222 | 0.077778 | 44.500000 |
| 6 | 0.138889 | 7.2 | 0.956044 | 0.043956 | 44.816484 |
| 7 | 0.166667 | 6.0 | 0.973646 | 0.026354 | 44.974607 |
| 8 | 0.138889 | 7.2 | 0.962994 | 0.037006 | 45.241049 |
| 9 | 0.111111 | 9.0 | 0.944827 | 0.055173 | 45.737607 |
| 10 | 0.083333 | 12.0 | 0.911570 | 0.088430 | 46.798765 |
| 11 | 0.055556 | 18.0 | 0.843824 | 0.156176 | 49.609939 |
| 12 | 0.027778 | 36.0 | 0.677571 | 0.322429 | 61.217385 |
यह प्रश्न मेरी सहयोगी साइट विज़ार्ड ऑफ़ वेगास के फोरम में उठाया गया और इस पर चर्चा की गई।
अगर किसी के पास पक्षपातपूर्ण पासों का कोई ठोस सबूत है, तो मुझे उसकी जाँच करके अपने निष्कर्ष प्रकाशित करने में खुशी होगी। मैं जो सबूत देखना चाहूँगा, वह या तो पासों के रोल की लॉग फ़ाइलें हैं, या फिर, इससे भी बेहतर, कुछ वास्तविक कथित पक्षपातपूर्ण पासे।
इसके अलावा, यदि कैसीनो वास्तव में ऐसे पासों का उपयोग कर रहे थे, जो अपेक्षित संख्या से अधिक सात उत्पन्न कर रहे थे, तो फिर इन जासूसों को उस षड्यंत्र की जानकारी क्यों नहीं है, जो दांव लगा रहे थे कि पास नहीं होगा और दांव लगा रहे थे?
- 2 या 12: 1,000
- 3 या 11: 600
- 4 या 10: 400
- 5 या 9: 300
- 6 या 8: 200
मेरा प्रश्न यह है कि औसत बोनस जीत क्या है?
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समाधान के लिए निम्नलिखित बटन पर क्लिक करें।
[स्पॉइलर] मान लीजिए कि उत्तर x है। जब तक खिलाड़ी सात नहीं फेंकता, तब तक वह पिछली सभी जीतों के अलावा, भविष्य की जीत के x होने की उम्मीद कर सकता है। दूसरे शब्दों में, पासे फेंकने का एक स्मृति-रहित गुण है कि चाहे आपने कितने भी पासे फेंके हों, आप सात के उतने ही करीब पहुँचते हैं जितने आप शुरुआत में थे।मैं पासा की संभावनाओं के मूल में नहीं जाऊंगा, लेकिन सिर्फ इतना कहूंगा कि प्रत्येक कुल की संभावना इस प्रकार है:
- 2: 1/36
- 3: 2/36
- 4: 3/36
- 5: 4/36
- 6: 5/36
- 7: 6/36
- 8: 5/36
- 9: 4/36
- 10: 3/36
- 11: 2/36
- 12: 1/36
सांत्वना पुरस्कार पर विचार करने से पहले, x का मान इस प्रकार व्यक्त किया जा सकता है:
x = (1/36)*(1000 + x) + (2/36)*(600 + x) + (3/36)*(400 + x) + (4/36)*(300 + x) + (5/36)*(200 + x) + (5/36)*(200 + x) + (4/36)*(300 + x) + (3/36)*(400 + x) + (2/36)*(600 + x) + (1/36)*(1000 + x)इसके बाद, दोनों पक्षों को 36 से गुणा करें:
36x = (1000 + x) + 2*(600 + x) + 3*(400 + x) + 4*(300 + x) + 5*(200 + x) + 5*(200 + x) + 4*(300 + x) + 3*(400 + x) + 2*(600 + x) + (1000 + x)36x = 11,200 + 30x
6x = 11,200
x = 11,200/6 = 1866.67.
इसके बाद, सांत्वना पुरस्कार का मूल्य 700*(6/36) = 116.67 है।
इस प्रकार, बोनस की औसत जीत 1866.67 + 116.67 = 1983.33 है।
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