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【バカラ攻略へ】フラットベット＄５で、＋＄３００を達成【バカラで使える確率分布公開】

バカラ攻略へ向けて 確率統計戦術 確率 攻略講座 バカラ

３億円ほどベッドして学んだバカラ攻略理論を、

期間限定で無料公開しております。

 

今回は、フラットベット＄５で、＋＄３００を達成した際に、

利用していた確率分布一覧です。

 

ベイズ理論で確率更新して予想分布を確認しながら、

実際にベットしたところ、たまたま威力を発揮しました。

 

勝率６０％でも、運が悪ければ、負けるし、

勝率４０％でも、運が良ければ、勝ちます。

 

それが、バカラ。

 

 

開発環境は、Python、Tkinter

 

 

ベイズ理論

有名な理論。

 

P(Y|X)=\dfrac {P(Y|X)P(Y)}{P(X)}

 

事後分布=\dfrac {(事前分布)(尤度)}{(周辺尤度)}

 

慣れないうちは、

事前分布　×　モデル分布　＝　事後分布

って、考えた方が、自分はしっくりきた。

 

 

 

【ガンマ分布】

ある期間 に 1 回起きることが期待できる事象が、

α回起きるまでの時間の分布

 

f(x)=\dfrac{\lambda ^{\alpha }}{\Gamma \left( \alpha \right) }x^{\alpha -1}e^{-\lambda x}

 

x=期間

λ=期間内で発生する平均回数

α=求めたい発生する回数

 

【バカラでの使用例】

x=シュート数

λ=そのシュートで発生する平均回数

α=それが発生する回数（求めたい確率）

 

ｘを、１シュートなり１０シュートなり、自分で設定し、

ｘに基づいて、Player or Bankerの勝利数や連勝数などの平均回数を出す

 

 

【ポアソン分布】

ある期間にλ回起こる事象がある時、同じ期間にx回起きる確率の分布

f(x)=\dfrac{\lambda ^{x}e^{-\lambda }}{x!}

 

λ：ある期間に発生する平均回数

x：ある期間に発生する求めたい回数

 

【バカラでの使用例】

λ=設定したゲーム数で発生する平均回数

α=設定したゲーム数内で発生する回数

 

λを、１シュートなり１００ゲームなり、自分で設定し、

λに基づいて、求めたい事象（Player or Bankerの勝利数や連勝数など）の回数を求める。

 

 

【負の二項分布】

ある確率で成功するベルヌーイ試行を繰り返し行い、

k 回成功するまでの試行回数が従う分布

P(X= x)=_{x-1}C_{k-1}P^{k}\left( 1-p\right) ^{x-k}

 

p = x回目に成功する確率

求めたい事象（Player or Bankerの勝利数や連勝数など）の確率

 

 

メモ：確率と尤度

 

確率とは

あるパラメータの条件時の、事象が起こる可能性のこと

（パラメータを先に決めた後、事象の発生を推測する）

 

尤度とは

事象を観察したのちに、パラメータが正解である可能性のこと

（観察された事象に基づき、パラメータの正解率を求める。）