Niveau: débutant
Charles chen, MBB, Qualité et fiabilité, Matériaux appliqués
Mason Chen, étudiant ceinture noire, OHS de l'Université de Stanford
Patrick Giuliano, PME statistique, Abbott
Le poker est un jeu de hasard très populaire dans les casinos et les événements sociaux familiaux. À l'exception des professionnels, la plupart des joueurs de poker perdent de l'argent / des jetons en n'appliquant pas la logique appropriée basée sur les probabilités. Cet exposé examine les concepts de probabilité du poker en utilisant un nouveau jeu de poker. Le jeu est basé sur un jeu partiel - un total de 16 cartes AKQJ - et peut être joué par jusqu'à six joueurs. Les auteurs ont utilisé des formules de combinaison et dérivé des formules généralisées de probabilité d'appariement pour chacun des résultats possibles du modèle d'appariement. La création de ce jeu a été motivée par le désir de simplifier la probabilité de simulation des résultats de jeu, et peut augmenter la probabilité d'appariement de manière significative sur certains résultats de modèle mieux classés tels qu'un full. Compte tenu des cartes AKQJ disponibles dans le jeu, les modèles les plus gagnants se réduisent à quatre d'un genre, un full, trois d'un genre et deux paires. Avec six joueurs, ce jeu est très excitant, car les probabilités de base du poker sont plus simplement calculées pour informer les paris, réduisant ainsi l'investissement émotionnel nécessaire pour des mouvements plus risqués. Pour étudier la personnalité et la psychologie du joueur, chaque joueur s'est vu attribuer des caractéristiques de jeu différentes en fonction de sa propension à prendre des risques. Plusieurs plates-formes de visualisation JMP, telles que Graph Builder et Distribution, sont utilisées pour tracer la distribution de probabilité gagnante. Les données de jeu des joueurs réels sont comparées à la probabilité simulée par le biais de tests de proportion d'hypothèses dans JMP. Grâce à la participation au jeu AKQJ avec une combinaison d'estimation statistique des résultats et de prise de risque psychologique, les résultats des joueurs réels peuvent être augmentés avec la simulation de probabilité du pire des cas (Monte Carlo). Cela fournit une structure permettant aux joueurs de cartes de jouer leurs mains de manière plus rationnelle et basée sur des données et, ce faisant, peut aider à éviter les troubles du jeu.
