Level: Anfänger
Charles Chen, MBB, Qualität und Zuverlässigkeit, Angewandte Materialien
Mason Chen, Student am Schwarzen Gürtel, OHS der Stanford University
Patrick Giuliano, Statistik KMU, Abbott
Poker ist ein sehr beliebtes Glücksspiel in Casinos und Familienveranstaltungen. Mit Ausnahme von Profis verlieren die meisten Pokerspieler Geld / Chips, wenn sie nicht die richtige wahrscheinlichkeitsbasierte Logik anwenden. In diesem Vortrag werden Pokerwahrscheinlichkeitskonzepte anhand eines neuartigen Pokerspiels untersucht. Das Spiel basiert auf einem Teildeck - insgesamt 16 AKQJ-Karten - und kann von bis zu sechs Spielern gespielt werden. Die Autoren haben Kombinationsformeln verwendet und verallgemeinerte Formeln der Übereinstimmungswahrscheinlichkeit für jedes der möglichen Übereinstimmungsmusterergebnisse abgeleitet. Die Entwicklung dieses Spiels wurde durch den Wunsch motiviert, die Simulationswahrscheinlichkeit von Spielergebnissen zu vereinfachen, und kann die Übereinstimmungswahrscheinlichkeit bei einigen höherrangigen Musterergebnissen wie einem Full House signifikant erhöhen. Angesichts der im Spiel verfügbaren AKQJ-Karten reduzieren sich die gewinnbringendsten Muster auf vier Gleiche, ein volles Haus, drei Gleiche und zwei Paare. Mit sechs Spielern ist dieses Spiel sehr aufregend, da die grundlegenden Pokerwahrscheinlichkeiten einfacher berechnet werden, um Wetten zu informieren, wodurch die emotionale Investition reduziert wird, die für riskantere Züge erforderlich ist. Um die Persönlichkeit und Psychologie des Spielers zu untersuchen, wurden jedem Spieler unterschiedliche Spielmerkmale zugewiesen, basierend auf der Risikobereitschaft. Mehrere JMP-Visualisierungsplattformen wie Graph Builder und Distribution werden verwendet, um die Gewinnwahrscheinlichkeitsverteilung zu zeichnen. Die tatsächlichen Spieldaten der Spieler werden mit der simulierten Wahrscheinlichkeit durch Testen des Hypothesenanteils in JMP verglichen. Durch die Teilnahme am AKQJ-Spiel mit kombinierter statistischer Ergebnisschätzung und psychologischer Risikobereitschaft können reale Spielerergebnisse durch eine Worst-Case-Wahrscheinlichkeitssimulation (Monte Carlo) ergänzt werden. Dies bietet Kartenspielern eine Struktur, mit der sie ihre Hände rationaler und datenbasierter spielen können, und kann so dazu beitragen, Spielstörungen zu vermeiden.
