स्ट्रीक कैलकुलेटर - जीत/हार की लकीरें
फ्री स्ट्रीक टूल। जीत और हार की लगातार लकीरों की संभावना आसानी से जानें।
इस कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें
- अपनी एकल बेट की जीत संभावना प्रतिशत में भरें (जैसे, 55)
- जिस स्ट्रीक लंबाई का आकलन करना है वह दर्ज करें
- कुल बेट संख्या भरें
- स्ट्रीक की 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
मेरी अपेक्षित सबसे लंबी स्ट्रीक इतनी लंबी क्यों दिख रही है?
विचरण नमूने के आकार के साथ लघुगणकीय रूप से बढ़ता है। 1000 सिक्के उछालने पर आपको आम तौर पर 9-10 हेड की स्ट्रीक दिखेगी। लंबी लकीरें चौंकाने वाली लगती हैं पर गणितीय रूप से अपेक्षित होती हैं — ज़्यादातर बेटर इन्हें गर्म/ठंडे दौर समझ बैठते हैं, जबकि यह साधारण विचरण है।
स्ट्रीक की लंबाई bankroll प्रबंधन को कैसे प्रभावित करती है?
60% जीत दर पर भी 5+ हार की लकीरें नियमित रूप से बनती हैं। bankroll प्रबंधन (Kelly अंश, फ्लैट स्टेकिंग) को इन्हें बर्बादी के बिना झेलना होगा। इस कैलकुलेटर को 5-7 की स्ट्रीक लंबाई के साथ इस्तेमाल करें ताकि देख सकें कि वे हार के दौर कितनी बार आएंगे और अपनी यूनिट उसी हिसाब से तय करें।
क्या खेल की स्ट्रीक भविष्यसूचक होती हैं?
ज़्यादातर नहीं। स्वतंत्र घटनाएँ (सिक्के जैसे बाज़ार) महज़ संयोग से लकीरें बनाती हैं। थोड़े भविष्यसूचक असर हो सकते हैं (चोटों का सिलसिला, टीम का मनोबल) पर वे आम तौर पर बढ़ा-चढ़ाकर बताए जाते हैं। पिछली स्ट्रीक को विचरण मानें, जब तक मॉडल-आधारित ठोस कारण न हों।
'अपेक्षित सबसे लंबा रन' के पीछे का गणित क्या है?
सफलता संभावना p वाले स्वतंत्र Bernoulli परीक्षणों के लिए N परीक्षणों पर, 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 बताता है कि आप आम तौर पर कितनी लंबी स्ट्रीक देखेंगे।