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勝利のストリークを分析する方法
「勝利連勝」は2つの失敗の間の連続した成功した結果（ヒット）です。フェアプレイ（独立したスピン）では、シリーズは自然である：ランダム性はクラスタを生成する。バッチの有能な分析は、リスクプロファイルを理解し、制限を調整するのに役立ちます。彼は次のスピンを予測してない。
1）ベースモデル： ベルヌーイとバッチジオメトリ
各スピンを成功の確率（p）を持つ独立したテストにしましょう（例えば「、任意の勝利」または「重要な勝利≥ × 10」）。
最初の損失の前の勝利連鎖（K\ge1）の長さは幾何学的に分布します：[
\mathbb {P} （K=K）=（1-p）、 p^{k-1} 、\quad\mathbb {E} ［K］ =\frac {1} {1-p} 、\quad\mathrm {Med} （K ）\approx\lceil\frac {\ln 0。5} {\ln p }\right\rceil。
]一連の長さの確率≥ （k）： （\mathbb {P} （K\ge k）=p^{、k-1}）。
（N）スピン≈ （N （1-p））あたりの予想実行数（すべての長さ）。
（N）スピンあたりの≥ （k）系列の予想数≈ （N （1-p）、 p^{、k-1}）。
2）あなたのログで正確に測定するもの
まず、成功を構成するものを決定します：- -「任意の勝利」（HF）、または
- -「signal」（しきい値、例≥ × 5/ × 10）、または
- -「プラススピン」（ペイアウト≥レート）。
1.HF （score （p））：成功したスピンの割合。
2.賞金リスト：（K_1,K_2,\dots）（別途-「重要」）。
3.バッチの長さの量子：中央、75番目、90パーセンタイル。
4.ライン上の最大Wストリーク（N）。
5.複数のしきい値（k）の実行回数≥ （k）（例：≥ 3、 ≥ 5）。
6.ストリーク統計（L-ストリーク）を失う-対称、これは背中のストップロスのために重要です。
3）速いディジットの解釈
観測された周波数（#{K\ge k }/#\text {series}）が（p^{k-1}）に近い場合、その振る舞いは独立した振る舞いに似ている。
短いサンプルの偏差は正常です。不確実性間隔（bootstrap by list （K_i)）および/またはシミュレーションを参照してください。
Max W-streakは（N）で対数的に成長します。
Miniの例。HF （p=0{、}30）とする。次に：- （\mathbb {P} （K\ge3）=p^2=0{、}09）；（N=1000）スピンで期待（\approach N （1-p） p^{2 }\approach 630\times0{、}09\approach 57） ≥ 3系列。≥ 6： （p^{5 }\approx 0{、}00243） ≈ （630\times0{、}00243\approx 1{、}5）系列はまれであるが奇跡ではない。
4）仮説テスト： 「エピソードが高すぎますか？」
次のツールの1つまたは複数を使用します：1.ジオメトリとの比較。
-レート（p =\widehat {HF}）。
-理論（\mathbb {P} （K\ge k）=p^{k-1}）を構築し、経験値と比較する。
-観測された分数の信頼バンド（ブートストラップ）を追加します。
2.Wald-Wolfowitzテスト（テスト実行）。
-成功/失敗として背部を分類して下さい。
-「実行」の数と独立時に期待される数を比較します。
-重大な偏差は依存性（または単に小さなサンプル）を示す可能性があります。
3.モンテカルロ・アンダー・ゼロ。
-（p）を固定して、長さ（N）の数千のシーケンスをシミュレートします。
-Max W-streak分布とバッチ数≥ （k）を見てください。
-あなたの観察をこの分布と比較してください（p値「あまりにも珍しいかどうか」）。
5）練習： 計算をする方法（コードなしで）
1.ログを収集します。バックナンバー、結果（乗数）、バイナリフラグ「成功」、「重要な成功」。
2.成功カラムを実行し、シリーズの長さを形成します（カウンタ、失敗した場合は0にリセット）。
3.計算する：- -（p=）平均成功フラグ。
- -Quantiles （K）；
- -最高のW-streak；
- -（k=2）の周波数（#{K\ge k}）。7).
- 4.理論を構築する：（p^{k-1}）と期待される直列≥数（k）： （N （1-p） p^{k-1}）。
- 5.0のシミュレーションを行います（少なくとも10k実行）-Max W-streakの分布と直列≥の数（k）。
- 6.比較と結論：「期待の範囲内「/」期待以上ですが、信頼バンドに適合します「/」疑わしい-不十分なデータ」。
6）典型的なトラップ
選択的なウィンドウの選択。私たちは「成功した」期間を取りました-シリーズは魔法のように見えます。固定ウィンドウの長さを使用します（例えば、1000スピンバッチ）。
即座に成功基準を変更します。まず「成功」とは何かを決め、結果に応じて変化しない。
「勝利シリーズ」と「プラススピンシリーズ」の混乱。"これらは異なる二元化です（HFと"payout ≥ rate"）。
予測としての解釈。シリーズは、次の背中（独立）について何も報告せずに過去のパターンを説明します。
7）リスク管理でバッチを使用する方法
後ろの限界。損失系列（L-streak）の分量を知ることで「、L ≥ kの後のタイムアウト」を設定する。
銀行の計画だ。勝利の中央値が短く「、意味のある」珍しい場合は「、砂漠」に銀行します。
セッションの長さ。一連の≥ （k）に遭遇する確率は（N）と増加する。目標が「キャッチ≥ × 10」の場合は、（q =\mathbb {P} （\text {≥ × 10 per spin}）を評価し、（\mathbb {P} （\text {catch per} N）=（1-q）^N）を使用します。
Dogonを無効にします。シリーズはレートを上げるための利点を提供しません-これはちょうど一種の分散です。
8）あなたの記事/レポートのためのミニテンプレート
成功基準： （任意の勝利/≥ × 10/プラススピン）
HF（スコア（p））： ……％
W系列の長さの量子： 中央値……；第75回……；90番目の……
バッチ数≥ 3/ ≥ 5/ ≥ 6： 実際の……/……/……；待っています（N （1-p） p^{k-1}）……/……/……
Max W-streak： 事実……；シミュレーション範囲（Q5-Q95）：……-...
出力：必要とされるモデル適合/より多くのデータ；制限に関する推奨事項。
9）小さいランドマーク（直感を調整するため）
HF （p=0{、}25）： W系列中央値≈ 1-2、 （\mathbb {P} （K\ge5）=p^{4 }\approx 0{、}39％）。（N=2000）スピンでは、≥ 5シリーズを待っています：（\approach 1500\times0{、}0039\approach 6）。
まれなイベント（q=1％）で（例えば、≥ × 10）：「重大な一連の」=1の中央値（まれに2+行）、そしてそのようなスピン間の距離は大きい；バッチ解析は「連続」よりも「イベント間の一時停止」の方が有用です。
10）アナリストショートチェックリスト
私は明らかに成功のための基準を修正しましたか？
ウィンドウの長さとデータ量は十分ですか（バッチ、複数実行）？
同じ（p）の下の幾何学およびモンテカルロと比較されるか)?
自信バンドでクオンタイルとMax W-streakを示しましたか？
結論は「タイミング」率ではなく、リスク管理に関連していますか？
ボトムライン：勝利のストリークはチャンスの通常のフォームです。これらの解析は「、ホットクロック」を探すのではなく、幾何学的分布を用いて観測をnullモデル（および/またはシミュレーション）と比較している。"灰色の数字では、HF、長さの数量、予想される系列の数、最大系列の分布-銀行計画、セッション期間と限界のために、迷信ではなく正直な数学の枠組みの中に残っています。