ポーカーAKQJゲームの統計的モデリングとギャンブル心理学の研究（2020-US-30MP-594）レベル：初心者
Charles chen、MBB、品質と信頼性、アプライドマテリアル
メイソン・チェン、スタンフォード大学OHS、黒帯学生
Patrick Giuliano、Statistics SME、Abbott
ポーカーはカジノや家族の社交イベントで非常に人気のあるギャンブルゲームです。プロを除いて、ほとんどのポーカープレーヤーは、適切な確率ベースのロジックを適用しないことにより、お金/チップを失います。この講演では、斬新なポーカーゲームを使用して、ポーカーの確率の概念を検証します。ゲームは部分デッキ（合計16枚のAKQJカード）に基づいており、最大6人のプレイヤーがプレイできます。著者らは、可能な組み合わせパターンの結果ごとに、組み合わせ式と、一致確率の一般化された公式を導き出しました。このゲームの作成は、ゲーム結果のシミュレーション確率を単純化したいという欲求に動機付けられており、フルハウスなどのより高いランクのパターン結果でマッチング確率を大幅に高めることができます。ゲームで利用可能なAKQJカードを考えると、勝者のパターンは、4種類、フルハウス、3種類、2ペアに減少します。 6人のプレーヤーがいるこのゲームは非常にエキサイティングです。基本的なポーカーの確率は賭けを知らせるために単純に計算され、より危険な動きに必要な感情的な投資を減らします。 プレーヤーの性格と心理学を研究するために、各プレーヤーには、リスクをとる傾向に基づいて、異なるプレー特性が割り当てられています。 グラフビルダーや分布などのいくつかのJMP視覚化プラットフォームは、勝率の分布をプロットするために利用されます。 実際のプレーヤーのゲームデータは、JMPでの仮説比率テストを通じて、シミュレーションされた確率と比較されます。 統計的な結果の推定と心理的なリスクテイクを組み合わせたAKQJゲームへの参加を通じて、実際のプレーヤーの結果は、最悪の場合の確率（モンテカルロ）シミュレーションで増強できます。これは、カードプレーヤーがより合理的でデータベースの方法で手をプレーするための構造を提供し、そうすることで、ギャンブルの障害を回避するのに役立ちます。
起こるデータの可視化予測モデリング
