Объективное отношение к удаче и маловероятным событиям в покере

355 0

Наверняка вы не раз замечали, что в покере вам либо везет, либо нет, а периоды "средней" удачи происходят весьма редко. Почему же так получается? На самом деле наш мозг не имеет способности объективно оценивать случайные события, и покер великолепно это демонстрирует. Цель данной статьи заключается в том, чтобы научить вас, как следует расценивать фактор удачи, а также относится к различным маловероятным событиям в покере.

Поделитесь статьей ВКонтакте
Поделитесь статьей в Facebook

Раз в неделю мы собираемся дома и проводим дружеские игры по средним ставкам. В последний раз мой друг привел с собой знакомого-новичка. Мы играли NL25 Texas Holdem, и этот любитель забрал у нас за 4 часа 220 долларов. Данному игроку сдавали просто огромное количество кулеров в его пользу: трипс, стрейт, флеш всегда упирались в его фулл-хаус. Такое невероятное везение на столь короткой дистанции побудило меня задуматься о природе подобных маловероятных сценариев в покере.

Для начала давайте рассчитаем, как часто игрок способен собирать фулл-хаусы один за другим. Допустим мы играем 30 рук в час, что будет составлять 120 рук за четыре часа нашей домашней игры. Для того, чтобы увеличить шансы на сбор фулл-хауса, вам следует разыгрывать практически каждую руку. Итак, нам необходимо вычислить вероятность фулл-хауса при пяти картах на столе, опустим трудные расчеты, перейдя сразу к ответу: 0,026 или 2.6%. Данная вероятность показывает нам то, что на 120 сыгранных нами рук, фулл-хаус должен был выпасть всего в 3 случаях. Новичок же собрал эту комбинацию, как минимум 10 раз.

Второе, что нам следует сделать, это узнать насколько данное отклонение далеко от нормы. В этом нам поможет биномиальный калькулятор. Вводим данные: n=120 (кол-во рук); P=0,026 (вероятность фулл-хауса); К=10 (кол-во фулл-хаусов).

Калькулятор показываем нам следующие результаты. Вероятность получения ровно десяти фулл-хаусов за 120 рук составляет 0,009, что равно 0,09%. Вероятность получения десяти или более фулл-хаусов на 120 рук будет равна 0,1%. Другими словами, если вы сыграли 120 рук за 4 часа в домашней игре, то вы могли собрать столь сильную комбинацию 10 и более раз один раз в каждую тысячу сессий, или примерно один раз в двадцать лет.

Теперь представьте вероятность получения такого количества фулл-хаусов этим парнем, если взять во внимание, что он разыгрывал далеко не каждую руку. Новичок играл где-то половину стартовых рук, доходя до шоудауна примерно в 40% случаев. 

Итак, на длинной дистанции мы будем собирать фулл-хаус в 3% случаев, однако, это не значит, что каждую 33-ю руку нам будет выпадать данная комбинация. Снова обратимся к нашему калькулятору для расчета распределения таких событий. Вводим: n=120; p=0,026; k=x, где x=различное количество фулл-хаусов. Если мы смотрим каждый ривер, а также играем каждую руку, то мы получаем следующие результаты:

- В 96% случаев вы будете собирать один и более фулл-хаусов за сессию в 120 рук.

- В 2% случаев вы будете собирать более семи фулл-хаусов. Это будет определенно ваш золотой день.

- В 23% случаев вы будете получать наиболее вероятное количество фул-хаусов, равное трем. В 38% случаев их будет меньше, в 39% случаев больше, чем три.

Что мы видим? Наиболее вероятное кол-во фулл-хаусов, а именно три, мы будем получать лишь в 23% случаев за всю четырех часовую домашнюю игру. В других случаях вы будете испытывать высокий уровень удачи, или же напротив - полное ее отсутствие. Другими словами, в большинстве сценариев, мы не будем иметь "среднестатистического" уровня удачи.

На уроках по теории вероятности преподаватели часто проводят следующий эксперимент, демонстрирующий, как сильно способен ошибаться человеческий мозг в вопросах распределения вероятностей того или иного события. Учитель делит класс на две группы, первая подбрасывает монетку двести раз и записывает полученные результаты в виде последовательности выпадения решки или орла. Вторая группа просто предполагает, как по их мнению, выпадали бы орел и решка, и снова записывает данную последовательность. Затем просматривая смешанные записи обоих групп, преподаватель в подавляющем большинстве случаев может с легкостью определить, где имел место фактический эксперимент, а где лишь симуляция.


Так происходит ввиду того, что во время симуляции ученики не записывают длинные последовательности орлов или решек. Чаще всего можно встретить последовательность из пяти орлов или решек, однако, почти никто не добавляет шестой раз, так как считает, что это будет выглядеть неправдоподобно.

На самом деле независимо от предыдущих подбрасываний, монетка имеет равные шансы приземления орлом либо решкой. Поэтому нет ничего удивительного и неправдоподобного в том, что орел может выпасть более пяти раз подряд. Эксперимент прекрасно демонстрирует, что люди редко записывают последовательность из более, чем пяти решек или орлов подряд, так как они пытаются балансировать симуляционные результаты, при этом сильно их искажая. Ученики считают, что именно так должна работать математика, но с монетой дело обстоит иначе: на каждые 200 бросков будут случаться периоды выпадения орла или решки шести и более раз подряд в 97% случаев!

Суть данного примера заключается в том, чтобы показать, что наш мозг, а также жизненный опыт не готовы адекватно реагировать на случайные события. Люди полагают, что случайность способна приводить к результатам, которые лишь изредка нерегулярны, но никогда не доходят до крайностей. Закон средних чисел утверждает, что окружающие вещи не будут выходить за обыденные рамки, но реальность демонстрирует обратное. Эта реальная беспорядочность иногда приводит к весьма неожиданным и шокирующим результатам, и чем больше разнообразных параметров вы пытаетесь отследить, тем чаще вы будете встречать подобную аномальность.

Разумеется, вероятность собрать фулл-хаус 10 раз в одной сессии составляет один к тысяче, но обратите внимание на то, что порой и вы получали карманных тузов три раза подряд. Подобные результаты, конечно же, случайны и являются крайне маловероятными. Единственное, что мы в силах сделать, это перестать переживать по этому поводу, понять истинную природу дисперсии, а затем принять ее такой, какая она есть.

Рейтинг: 5/5
Мне понравилось
Мне не понравилось

Комментарии

Комментариев пока нет.