स्ट्रीक कैलकुलेटर - जीत/हार की लकीरें
निःशुल्क स्ट्रीक टूल। जीत और हार की लगातार लकीरों की संभावना का हिसाब लगाएं।
इस कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें
- अपनी एकल बेट की जीत संभावना प्रतिशत में दर्ज करें (जैसे, 55)
- जिस स्ट्रीक लंबाई का आकलन करना है वह दर्ज करें
- कुल बेट संख्या दर्ज करें
- स्ट्रीक संभावना और अपेक्षित सबसे लंबा रन देखें
सूत्र
P(N जीत की स्ट्रीक) = p ^ N
P(N हार की स्ट्रीक) = (1 − p) ^ N
अपेक्षित सबसे लंबा रन (अनुमानित) = log(N · (1 − p)) / log(1 / p)
P(M बेट में लंबाई N की ≥ 1 जीत स्ट्रीक) ≈ 1 − (1 − p^N)^(M − N + 1)
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मेरा अपेक्षित सबसे लंबा स्ट्रीक इतना लंबा क्यों दिखता है?
विचरण नमूना आकार के साथ लघुगणकीय रूप से बढ़ता है। 1000 सिक्का उछालों पर आप आमतौर पर 9-10 heads की लकीर देखेंगे। लंबी लकीरें चौंकाती हैं पर गणितीय रूप से अपेक्षित हैं — अधिकांश बेटर इन्हें साधारण विचरण के बजाय गर्म/ठंडे दौर समझ बैठते हैं।
स्ट्रीक लंबाई bankroll प्रबंधन को कैसे प्रभावित करती है?
60% जीत दर भी नियमित रूप से 5+ हार की लकीरें पैदा करती है। bankroll प्रबंधन (Kelly अंश, flat स्टेकिंग) को इन्हें बिना दिवालिया हुए सहना चाहिए। इस कैलकुलेटर को 5-7 की स्ट्रीक लंबाई के साथ इस्तेमाल करें ताकि देखें कि ऐसी हार की लकीरें कितनी बार आएंगी और अपनी यूनिट तदनुसार तय करें।
क्या खेल की लकीरें भविष्यसूचक होती हैं?
अधिकतर नहीं। स्वतंत्र घटनाएं (सिक्का-उछाल जैसे बाजार) पूरी तरह संयोग से लकीरें पैदा करती हैं। छोटे भविष्यसूचक प्रभाव (चोट का सिलसिला, टीम मनोबल) हो सकते हैं पर वे प्रायः बढ़ा-चढ़ाकर बताए जाते हैं। जब तक मॉडल-आधारित ठोस कारण न हों, पिछली लकीरों को विचरण ही मानें।
'अपेक्षित सबसे लंबा रन' के पीछे का गणित क्या है?
N परीक्षणों में सफलता संभावना p वाले स्वतंत्र Bernoulli परीक्षणों के लिए, सफलताओं का अपेक्षित सबसे लंबा रन log(N(1−p))/log(1/p) की ओर अभिसरित होता है। यह एक लघुगणकीय सन्निकटन है जो बड़े N के लिए सटीक है और वह विशिष्ट सबसे लंबी लकीर देता है जो आप देखेंगे।