百，@家。，乐大讲堂

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《百，@家。，乐大讲堂》
之一《理论基础篇》
之二《概率统计篇》

之三《归纳演绎篇》

之四《科学策略篇》

亲爱的博路发网友们，你们好！

  我是博路发注册会员，从今天起，本人将在论坛陆续刊载《百，@家。，乐大讲堂》，本人期望，通过本文能对你有所启发和帮助，文中观点亦仁者见仁智者见智，未必正确，只求各方大师包容。

  因本人时间不固定，文章每周陆续刊出，玩家们谅解。

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剖析（破解）百，@家。，乐等菠菜bc（db）游戏的科学理论基础
凡是赌戏都有其规则，一般而言，规则总是按有利于赌场或者说庄家的一方所事先设计和设立好的，一般不会中途随意更改或变动。游戏的过程也就是按游戏规则行事的过程。游戏最终的结果，必定符合游戏规则所设计的，并且可以计算出的确定结果。
赌戏规则的核心问题，就是赔率问题。比如百，@家。，乐游戏中赔率设定是：庄1:0.95、闲1:1、和1:8、单对子1:11（庄闲通压一般为1:5）。一切赌戏规则的制定，都是围绕着赔率来制定的。赔率怎样设定，决定了赌戏的最终输赢结果如何。
剖析（破解）db的实质，就是研究赔率问题，研究赔率问题，就离不开概率问题，赔率和概率偏离了多少，就是庄家与玩家优势劣势差距了多少。
（举例抛掷一枚硬币正反面不同赔率的后果）
db没有运气，只有科学。db是有学问的，不是凭运气的。不相信科学，不信“邪”是不行的。db中的科学涉及概率学、数理统计学、数列组合与排列、矩阵代数、函数、几何学、资金管理学、行为学等；在db结果的计算过程中还涉及分析计算，对研究目标进行提取、分类、归纳、概括、总结、推理、演绎等思维逻辑手段。
限于篇幅，本人不详细讲解db所涉及的具体学科的理论，只是侧重、有针对性的简单讲解下其中最基础，也是必须要懂得的一些科学概念。虽然这些和db直接关联的数学概念有些枯燥甚至难懂，但却是必不可少的，不然无法深入进行下去。

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一、db中的概率论基础
1、必然现象（不可能现象也是一种必然现象）和随机现象
客观世界里所发生的各种现象中，有一类现象在一定条件下是必然发生的，比如，向上抛一枚硬币，硬币必然要下落；袋中有10枚分别标注有0-9数字的小球，从中取出1枚，袋中小球必然还剩有9枚。不管硬币下落后是正面还是反面，下落是必然的，确定的；不管从袋中取出的小球是几号，袋中还剩余9枚小球是必然的，确定的。52张牌中抽掉1张A，还剩3张A。这类在一定条件下可以确定必然要发生的现象，我们称之为“必然现象”或“确定性现象”。
客观世界里还存在着另一类现象，比如，在相同条件下多次抛1枚硬币，每次抛掷的结果可能正面朝上，也可能反面朝上，并且在每次抛掷之前我们无法肯定抛掷的结果是正面或是反面；用同一门炮向同一目标多次射击，各次弹着点不尽相同，在每次射击之前无法预测弹着点的确切位置，即在试验或观察之前不能预知确切的结果，这类现象在大量重复试验和观察下，人们发现它的结果却呈现出某种规律性。这种大量重复试验或观察中所呈现出的固有规律性，即“统计规律性”。例如，多次重复抛掷一枚硬币得到正面和反面大致各有一半；同一门炮多次重复射击同一目标的弹着点有着一定的命中率和分布规律，等等。可以举例，炮弹，灯泡寿命，这种在个别试验中其结果呈现出不确定性，但在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象，即在一定条件下可能出现也可能不出现的现象，我们称之为“随机现象”、“或然现象”或“不确定现象”。
对于随机现象，我们可以通过相应的随机试验进行观察和研究，以发现、认识、概括、归纳和总结出其内在的固有规律性。随机试验，应当具有符合随机现象的特质，即：
1、可重复性：试验可以在相同条件下重复地进行；
2、可观察性：试验结果是可观察的，并且能事先明确试验的所有可能结果；
3、随机性：每次试验将要出现的结果是不确定的，事先无法准确预知。
在概率论中，我们将具有上述三个特点的试验称为“随机试验”。
    由于随机现象的结果具有不确定性，事先无法准确预知，所以当个别或重复出现的随机现象样本数量有限时，人们感觉随机现象毫无规律可言。然而人们也发现同一随机现象在大量重复出现时，其每种可能的结果出现的频率却具有稳定性（即无序中的有序，无规律中的规律），从而表明随机现象也有其固有的规律性。

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2、频率和概率

    抛掷硬币试验（可以举例2次，10次，100次），掷骰子也可以举例。

试验者	试验次数	正面次数	正面频率	概率（理论）
De Morgan	2048	1061	0.5181	0.5
Buffon	4040	2048	0.5069	0.5
Pearson	12000	6019	0.5016	0.5
Pearson	24000	12012	0.5005	0.5

    上表可以举例说明。硬币的正反面可以相当于百，@家。，乐的庄闲，但百，@家。，乐不是单纯的各占50%的概率，比较复杂，增牌规则就很复杂，在后面加以说明。

   上面的表格和试验结果表明，在相同条件下大量重复某一随机试验时，当试验的次数n逐渐增大时，频率fn(A)呈现出稳定性，逐渐稳定于某个确定的常数（或者说在某个常数附近摆动幅度趋缓），这种频率的稳定性即通常所说的统计规律性。（某个常数，也是某个算术平均值）

在相同条件下进行的某项随机试验，某事件发生的次数和试验次数的比值称为频率。频率反映了某事件发生的频繁程度，但是，我们不可能对每个事件都做出大量试验求得频率，从而确定该事件发生的可能性大小，并且仅仅知道可能性大小是不够的，必须给予确定的量化，即必须对可能性大小有具体和确定的量的描述。这种事件发生可能性大小的确定的数量描述，我们称之为概率。

概率是巨大数理统计后得出的结论，是确定的数值，频率是已发生的随机事件中的某一事件占整体的比例，是较少统计的结果；二者是整体和具体，理论和实践的关系；频率有量的波动和变化，而概率的量是一定的，确定的。还有就是频率必然会随着试验次数的增加趋向和接近于概率。

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3、概率的相关定理和计算基础

大数定理又称大数法则，就是“当试验次数足够多时，事件发生的频率无穷接近于该事件发生的概率。大数定理有切贝雪夫大数定律和贝努里大数定律等很多种形式，我们只讨论和db最直接相关的贝努里大数定律，即古典概率论中的大数定律。下面是大数定律的数学表达式:

   数学表达式没法复制，就省略了，有心的玩友可以网上搜索下

设μ是n次独立试验中事件A发生的次数，且事件A在每次试验中发生的概率为P，则对任意正数ε，有公式二：

该定律是切比雪夫大数定律的特例，其含义是，当n足够大时，事件A出现的频率将几乎接近于其发生的概率，即频率的稳定性。

在抽样调查中，用样本成数去估计总体成数，其理论依据即在于此。

总之，大数定律包含概率论里核心的知识。“大数定律的四种证法”尽管表述模糊，原意也充满调侃，但并不是真如《孔乙己》里"回字四种写法"所暗示的那样迂腐或毫无价值。作为概率或统计专业的研究生，弄懂这些定理表述的区别和证明方法的区别和联系，了解前代数学家的工作，对于深刻理解现代概率论是很有好处的。当然，任何人也不应去死记硬背这些证法，只要能理解、弄清其中微妙即可。

这个大数定律我们讨论的概率是一个确定的量，而不是一个算术平均值，比如求本小区中1000个人口的平均寿命,这个平均寿命就是算术的加权平均值,是可变的,在这个条件下是这个数值,换到另一个条件下就不是这个数值了。

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任一随机事件发生的概率必介于0和1之间：
    (当概率为0时，表示该事件不可能发生;例如：用一个正常的六面骰子掷出7点的机率，这是绝对不可能发生的。
    当概率为1时，该事件百分之百会发生;例如，用一个正常的骰子，掷出1到6点的机率即为1(当然扣除骰子边沿著地的机会)，就可以确定必然会抛掷出1-6点中的其中的一个点。
    概率永远不会有负数，小于0的数字不具任何意义。

   抛掷骰子是个随机事件，在这个随机事件中，总共有6中可能性，那么在这个随机试验中，某一事件（如出现1点）和该随机事件的可能性总和的比值（即概率）就是该随机试验可能性的具体的量，即1/6，就是0.166666...，介于0-1。

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好贴 支持

zhangxiaohan

努力学习中，

chd16888

任一随机事件会发生和不会发生的概率总和为1：
    任一随机事件中所有结果的概率之和一定是1(100%)，例如:用骰子掷出2的概率为1/6，加上掷出不是2的概率为5/6－－总和即为1(1/6+5/6=1)。这看起来很理所当然，但是当我们间接推算概率的时候，这可是相当好用的方法。举例说，你想要知道在一副正常的52张牌中，抽中梅花的概率是多少。但是你並不了解整副牌的组成元素。你只知道抽中非梅花的牌的机是3/4。其实知道这样就够了。
P(抽中梅花的概率)=1-P(抽中非梅花的概率)
                 =1-3/4
                 =1/4

tjlw19

好贴 必须支持