Дисперсионность турниров

Принято считать, что короткие столы дисперсионнее длинных, хотя в них 33% ITM, а в длинных 30%. В то же время ДОНы 10max (50% ITM) менее дисперсионны коротких СНГ с 33%. Так где же истина?
Если распределение ITM одинаково или оно незначительно отличается (30-33%) то возможно, универсальное мерило дисперсионности - время, то есть средняя продолжительность турнира. Короткие столы быстрее кончаются и случай выходит на первый план. Можно ли с таким критерием сравнивать дисперсионность совсем разных турниров: ХА с ДОНами например, я не знаю, вряд ли.

Играя супертурбо в айпокере, хотел бы попробовать себя на фултилте. Однако там совсем другая структура, стеки, блайнды и пр.
Хочу сравнить оба турнира именно по этому показателю, по времени.
В айпокере ср. продолжительность турнира супертурбо 9 минут.
А как с этим в других румах (см. в ХМ)

хз,кем это принято?

__________________
день в покере, это 90% удачи и 10% мастерства, но год в покере это 90% мастерства и 10% удачи

какой рой в айпокере?

дисперсия вобще то не так показывается как ты думаешь) нужно не только смотреть на процент ИТМ но и на процент выплат то же, а то ты как то однобоко на это смотришь)

Мне кажется главный фактор определяющий дисперсионность игр это сила поля и наличее регов

__________________
день в покере, это 90% удачи и 10% мастерства, но год в покере это 90% мастерства и 10% удачи

Дисперсию можно посчитать. И результатом этого рассчета будет вероятность стрика на столько-то БИ на такой-то дистанции. При этом в качестве исходных параметров будет структура выплат, кол-во человек в турнире, и РОИ. Здесь многие рассуждают о диспе - вероятно, кто-нибудь-да знает как это посчитать. Я вот не знаю.
Кто знает, пожалуйста, распишите алгоритм рассчета. То что если всякие проги для этого - я знаю. Интересно понять, как они работают

Эти факторы определяют твой РОИ. А вот от РОИ уже зависит дисперсия.
И от длительности турнира дисперсия конечно же напрямую не зависит. Опять же, от длительности турнира(и то, косвенно) может зависеть РОИ. А дисперсия уже от РОИ зависит.

ну да,одного из другого.
[Зарегистрироваться?],но вроди тоже че то счиатли

__________________
день в покере, это 90% удачи и 10% мастерства, но год в покере это 90% мастерства и 10% удачи

Не совсем понял. То есть классный игрок лучше застрахован от бедбитов? Разве дисперсия - это, грубо говоря, не разница между зеленой и красной линией? Ведь, сами по себе стрики дисперсией не являются: можно играть в ноль, но иметь жуткую диспу (недобор по алынлаку)

Все турниры одинаково дисперсионы, если учесть, что по продолжительности 1 турбо = 3 супертурбо и смотреть соответственно выборку за 1000 и 3000 турниров, а не 1000 и 1000.
То есть, опять главный аргумент - время. Проверить просто: мой сегодняшний зароботок будет либо больше либо меньше среднего - а это уже дисперсия. На протяжении одного дня дисперсия переплюнет мой РОИ и только для вечного лудомана ее не существует.
т\ч (турниров в час) - единица измерения (с)

на 2+2 выкладывали прогу roi simulator, сейчас все ссылки дохлые. там определяющими факторами были рои, распределение призов и количество турниров/симуляций.

в супертурбо донах с итм 60% и супертурбо мтт-снг с итм 15%, при одинаковом истинном рои на нормальной дистанции (100к+ турниров), дисперсия будет различаться очень сильно.

1000 турниров - это вообще не дистанция в любой разновидности. имея истинный рои 5%, сыграв кучу раз по 1000 турниров, ты получишь разброс от -8% до 25% рои на таких отрезках. и лишь 67% из них твой рои будет от 0 до 10%.
на свинги при этом будет влиять итм. в стандартных снг при таких условиях (куча раз по 1000 турниров с 5% рои) в 90% случаев будут просадки на 25би. теоретически можно поймать и на 300+ би стрик.

это же очевидно

__________________
день в покере, это 90% удачи и 10% мастерства, но год в покере это 90% мастерства и 10% удачи

Если не ошибаюсь, видел здесь подобные рассчеты. Надо порыться в разделе.

хе-хе, del

Я вобщем-то на кафедре ТВиМС учусь, так что в статистике разбираюсь.

Начнем с того, что наша турнирная доля (av. profit) и дисперсия игры в точности нам неизвестны, потому что они определяются чем-то Высшим (Богом, природой итп). То, что мы считаем есть лишь оценка этих параметров. Оценки , естественно, бывают разные, но нас интересуют те, которые при увеличении дистанции становятся все ближе к реальному неизвестному значению. Если рассмотреть случайную величину X - профит за 1 турнир конкретного типа, то относительно этой величины у нас есть выборка из N конкретных экспериментальных реализаций этой величины. Назовем их x1...xN. Тогда "хорошими", то есть обладающими некоторыми полезными для прогнозов свойствами, которые я опущу будут следующие оценки

Для среднего профита за игру X(est) = (x1+..+xN)/N , то есть банальное среднее арифметическое

Для дисперсии игры DX(est) = ([x1-X(est)]^2+..+[xN-X(est)]^2)/(N-1) - сумма квадратов отклонений реализаций случайной величины от среднего, деленная на N-1.

Для чего нам нужна дисперсия? Сама по себе она далекому от ТВ человеку не несет никакой информации, просто большое положительное число, однако я изложу некоторые результаты ТВ , которые помогут делать некоторые игровые прогнозы с помощью оценки дисперсии.

1. Каково бы не было распределение случайной величины Х , определенной выше , распределение суммы ее N независимых копий (иначе говоря - тотал профита за N игр) будет близко к нормальному распределению с параметрами X(est)*N и DX(est)*N
2. При этом распределение av. profita будет близко к нормальному с параметрами X(est) и DX(est)/N

Тогда если воспользоваться тем, что реализация нормальной случайной величины с вероятностью 98% попадет в промежуток <первый параметр>+-3*SQRT(<второй параметр>), то имея оценки среднего и дисперсии вы можете

-прогнозировать поведение гравика, то есть вы откатали 5000 турниров, получили X(est) = 1.5$ DX(est) = 1600$^2 , тогда вы можете утверждать , что с вероятностью 98% через 100 турниров ваш результат попадет в промежуток 150+-3*40 = [30..270]

Замечание : на практике дисперсия настолько большая, что такое прогнозирование не имеет смысла, т.к уж очень широкий получается промежуток , но можно регулировать его , снижая вероятность попадания, к примеру, в промежуток X(est)+-2*SQRT(DX(est)) реализация попадет лишь с 60% вероятностью. Зависимость коэффициента от вероятности определяетсяквантилью стандартного нормального распределения (если надо, в гугле найдете).

- также можно по такому же принципу строить доверительный интервал для своих оценок, указываем уровень значимости (АКА вероятность попадания), подбираем коэффициент и используем ту же формулу, что для прогноза по графикам, но учитывая параметры распределения. Это может оказаться и полезным.


По большому счету - весь этот статистический анализ при таких соотношениях МО и дисперсии , такой стоимости байина и такой длинной дистанции, которую надо откатать , чтобы сделать адекватные с формальной точки зрения выводы - большая дрочь. Я подробно расписал все это специально, чтобы не было у людей лишних иллюзий на этот счет.

Нифига не вникал, но подозреваю, что в скором времени счастливчики попавшие в покер еще со школьной скамьи, начнут выбирать факультеты мехмата и такие вот кафедры хотя бы только вот для такого глубокого понимания мат составляющей процесса...

Хороши счастливчики... Счастливчики - те, кто попал в покер лет 6 назад

__________________
Лично я бы не стал мочить крокодила из-за ремешка для часов. Но раз его уже до меня оприходовали, то приходится носить. (с) Gipsy

Былого не воротишь... ))
Просто всегда завидовал людям, которые знают чего хотят и как этого добиться.

жалею что 6 лет назад увидел рекламу ставок на спорт, а не покера )

Высшая математика особо не поможет добиться чего-то в покере

__________________
Лично я бы не стал мочить крокодила из-за ремешка для часов. Но раз его уже до меня оприходовали, то приходится носить. (с) Gipsy

Алгоритмы умозаключений, культивируемые ею, имхо содействуют.