【バカラ攻略】最も発生しやすい勝利数を３ステップで確率計算【勝敗予想】
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今回は、PLAYERまたはBANKERが、最も発生しやすい勝利数を３ステップで確率計算する方法をご紹介いたします。
取っ掛かりとして、
バカラで、1シュート（60ゲーム）あたり、PLAYER が33勝する確率は、何％か？
を、考えていきます。
PLAYER が33勝する確率【2ステップで解く】
【例】
1シュート（60ゲーム）あたり、PLAYER が33勝する確率は、何％か？
この例文を言い換えると、
・1シュート（60ゲーム）あたり、PLAYERの勝利数が33個ぴったりになる確率は？
・60ゲーム（1シュート）おこなって、PLAYERが33勝で終わる確率は何％か？
です。
【解答】
約2.82%
【解き方】
①PLAYERの前提条件を設定
②二項分布の確率質量関数を使う
①PLAYERの前提条件を設定
一般的に言われている各勝率を参考に、PLAYERの勝率は、44.62％ と仮定する。
（パラメータp=0.4462 に設定）
【バカラの勝率表】
②二項分布の確率質量関数を使う
二項分布のモデル式に変数を代入します。
【二項分布のモデル式】
変数を代入
n = 60
x = 33
p = 0.4462
f(60,33)=60! / (60-33)!33! ×0.446233×(1-0.4462)(60-33)
=2.815.... = 約2.82%
この問題の解き方が解れば、以下の様な応用が効きます。
•１シュートあたり、BANKERが何勝するかの確率
•今、目の前にある罫線の発生率
•最も発生しやすいPLAYERの勝利数
確率を数値化して把握すれば、実際ベッドする際の判断材料に使えます。
この勝負、確率何%にベッドしているのか？を意識し、ベッド額を確率に応じで変更することができます
罫線に頼って感覚でベッドするだけでなく、
判断材料として、確率を数値化したものをプラスαしたら良いのです。
最も発生しやすい勝利数を求める【３ステップ】
1シュート（60ゲーム）あたり、一番発生しやすいPLAYERの勝利数と、その確率
を求めます。
先ほどと同様に、二項分布のモデル式に、変数を代入してやれば、解けます。
解くための３ステップ
①パラメータの前提条件を設定
②二項分布の確率質量関数を使う
③確率が最大になるときの、勝利数を見つける
①パラメータの前提条件を設定
先程と同様に、PLAYERの勝率は、44.62％ と仮定する。p = 0.4462
②二項分布の確率質量関数を使う
二項分布のモデル式は、これです。
変数を代入
試行回数 n = 60,
求めたい値（勝利数の発生率） x=0 ~ 60,
パラメータ（前提条件） p = 0.4462,
エクセルを使えば一瞬です。
全ての勝利数の発生率が解けますので、二項分布もグラフ化できます。
③確率が最大になるときの、勝利数を見つける
今回は整数である勝利数を確認したいので、ｘが0から60の勝利数で発生率が最大になる時を探します。
エクセルのMAX関数を使うまでもなく、表を見れば確認できますね。
確率10.29%が一番高いようです。そして、その時の勝利数は27個。
60ゲームあたり、最も発生しやすいPLAYERの勝利数は27個、その発生率10.29%
とわかりました。
ちなみに、２５勝から２８勝の間が、発生率9%を超えています。
また、勝利数１８個以下、３９個以上の発生率は、１％未満です。
実際のゲーム感覚を、数値化してくれていますね。
ただし、当然、前提条件（p = 0.4462 ）が異なれば、計算結果は異なります。
