תגובה לך ולcaro
קודם כל - אני שמח לראות הודעות ממין אלו, גם אם אני לא בהכרח מסכים איתן. לפחות יש לנו דיון ער ומעניין
אז ככה.. סטטיסטיקה, מעבר לרמה שנלמדת בבי"ס ובאוניברסיטה, היא תחום הרבה יותר עמוק מכפי שניתן להניח ומגיע עד לרמות של פיזיקה קוונטית ופילוסופיה. למשל, לפי תורת הקוונטים ותיאוריה יחסית חדשה מלפני מספר שנים - אירועים שלא קשורים אחד לשני כן יכולים להיות מושפעים אחד מהשני ו"לתקשר" ביניהם. אבל במקום לדבר ברמה התיאורטית ולענות על שאלות בסגנון "אם אני נכנס לחדר, האם ההטלה הבאה תהיה מושפעת מההטלה הקודמת"[על מה שכל מתמטיקאי יענה ב"לא"], נדבר ברמה הפרקטית ואני אנסה להסביר את מה שאמרתי למעלה בדרך אחרת שאני חושב מיד תישמע הגיונית. אז ככה.. ניקח מדגם די גדול עם סטיית תקן אפסית.. נניח.. מליון שחקנים שרצו ב100,000 הידיים האחרונות מתחת לEV[לא עקרוני עד כמה]. עכשיו נצא מנקודת ההנחה שאכן 100,000 הידיים האחרונות לא משפיעות על 100,000 הידיים הבאות ולכן סטטיסטית בדיוק 50% מכל שדה השחקנים ימשיך לרוץ מתחת לEV ו50% יתחילו ירוצו מעל[נתעלם מאלו שרצים בדיוק על הEV]. כלומר, רק 500,000 ימשיכו לרוץ מתחת לEV. עכשיו ניקח עוד 100,000 ידיים. מתוך ה500,000 השחקנים הנותרים, שוב, עפ"י התפלגות נורמלית, 50% ירוצו מעל הסטטיסטיקה ו50% ירוצו מתחת, כלומר 250,000 ימשיכו לרוץ מתחת EV גם ב100,000 ידיים האלו. אם אתה ממשיך את המגמה: 100,000 ידיים - 50% מתחילים לרוץ מעל הEV ולכן רק 500,000 שחקנים ממשיכים לרוץ מתחת לEV 200,000ידיים - 50% מתחילים לרוץ מעל הEV ולכן רק 250,000 שחקנים ממשיכים לרוץ מתחת לEV 300,000ידיים - 50% מתחילים לרוץ מעל הEV ולכן רק 125,000 שחקנים ממשיכים לרוץ מתחת לEV וכן הלאה וכן הלאה.. קרוב לוודאי ששמת לב שאם לתאר את זה בצורה גרפית, ההתפלגות פה היא של עקומת פעמון/עקומת בל, כפי שמתואר בתמונה שצירפתי [זה הזמן להסתכל עליה] אבל במקום לתאר את זה בתור מיליון "שחקנים", אפשר גם לתאר את זה כמליון "מצבים" מה שהופך את הגרף להתפלגות סטטיסטית של ההסתברות שאתה תמשיך לרוץ מתחת ל-EV כפונקציה של מספר הידיים ששוחקו. עכשיו, אם תשים לב, הנתונים מצביעים על כך שככל שאתה רץ במשך יותר זמן מתחת לEV, הסיכוי שזה ימשיך כך פוחת בצורה אקספוננטלית. לכן המסקנה הפשוטה המשתמעת מזה ומהגרף היא שככל שאתה רץ יותר זמן/ידיים מתחת לEV, כך גדל הסיכוי לשינוי המגמה. עכשיו, אם תשים לב, למרות שיצאנו מנקודת ההנחה ש100,000 הידיים האחרונות לא משפיעות על 100,000 הידיים הבאות, עדיין אנחנו מגיעים למסקנה הנ"ל. 2 הדברים האלו לא נוגדים אחד את השני כל כך כי חשוב להבין שהמסקנה היא לא שב100,000 הידיים הבאות אתה תרוץ מעל לEV אלא שככל שמשחקים יותר ידיים, כך קבוצת השחקנים במדגם שממשיכה לרוץ מתחת לEV קטנה ולכן הסיכוי שלך להישאר בקבוצה הזאת של אנשים שממשיכים במגמת הירידה קטן גם כן. בניסוח קצת יותר יפה - זה לא שהסיכוי שלך לרוץ מעל לEV גדל כמו שזה יותר נכון להגיד שהסיכוי שלך להמשיך לרוץ מתחת לEV קטן. בנוסף לכך, יש את קונספט הabsolute deviation/maximum deviation, שקובע את סטיית התקן המקסימאלית שלפיה התוצאות יכולות לסטות מהסטטיסטיקה, כך שככל שהתוצאות יותר רחוקות מהסטטיסטיקה, כך גדל הצורך ולכן גם הסיכוי לתחילת האיזון של הסטטיסטיקה. לכן, עקב 2 הדברים האלו, ככל שאתה רץ יותר זמן/ידיים מעל/מתחת לסטטיסטיקה וככל שאתה מתרחק ממנה יותר, כך גדל הסיכוי שמגמת העליה/ירידה תפסיק או תשנה כיוון. מה גם שאם יש לך גרף EV של המון ידיים[מאות אלפים או אף יותר] ואתה תבחן אותו בזום גבוה במיוחד, אתה תשים לב שכל פעם שיש כמה.. נגיד.. כמה מאות ידיים שאתה רץ מעל או מתחת לEV, זה מתפלג כך למשל[המספרים לא עקרוניים במיוחד]: 1)
מאות פעמים אחרי עליה או ירידה שממשכת כמה מאות ידיים, הגרף מתקן את עצמו די מהר וחוזר לקו הEV 2) כמה
עשרות פעמים הגרף ממשיך במגמה ומתקן את עצמו אחרי כמה אלפי ידיים 3) כמה פעמים
ספורות הגרף ממשיך במגמה מתקן את עצמו אחרי כמה עשרות אלפי ידיים 4) ואולי
פעם אחת הגרף ממשיך במגמה במשך 100,000+ ידיים לפני שהוא חוזר לקו הEV לכן נניח עכשיו אתה משחק קצת ומסתכל על הגרף שלך והוא רץ מתחת לEV בכמה מאות הידיים האחרונות, במרבית המקרים, המגמה תשתנה בקרוב ותחזור לקו הEV [כמו במס' 1] ואילו רק במקרים נדירים המגמה לא תשתנה ותמשיך כפי שמצויין במס' 2,3 ו-4.