Играя раунд в CS, киберспортсмен остался один против двух противников. С вероятностью 25% он поставит бомбу, с вероятностью 50% - вступит в перестрелку, с вероятностью 25% - устроит засаду. Вероятность победы для этих вариантов...

3,75@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

На первый взгляд много непонятного. Поэтому объясним на “живом” примере. Для этого возьмем любой матч из любого европейского чемпионата из футбола. Например, матч Ньюкасла против Лестера у Премьер Лиге.  Для этого введем ряд понятий и обозначений: А – состоялся матч (событие); Н1 – гипотеза, что победит домашняя (первая - 1) команда; Н2 – гипотеза, что победит гостевая (вторая - 2) команда; Н3 – гипотеза, что будет ничья между данными командами; Р(Н1)=Р(Н2)=Р(Н3)=1/3, то есть это одинаковая вероятность событий (победа 1, победа 2, ничья); РН1(А) – так называемая статистическая вероятность, то есть это отношения количества выигранных дома матчей первой команды к общему количеству матчей; РН2(А) - отношение количества выигранных на выезде матчей второй команды к общему количеству матчей; РН3(А) – суммарная статистическая вероятность, то есть (ничьи 1 + ничьи 2) / общее количество матчей одной из команд. Р(А) – полная вероятность наступления события (см. выше в формуле - множитель); Наша цель – определить или оценить (для игроков спрогнозировать), например, победу первой команды (Ньюкасл) или найти Ра(Н1). Для этого, воспользовавшись статистической информацией (в данном примере - за предшествующий сезон; желательно - наибольшее число сезонов), найдем РН1(А), РН2(А), РН3(А): РН1(А) =11 побед (дома) / 21 (общее количество матчей, проведенных дома); РН2(А) =5 побед (на выезде) / 21 (общее количество матчей, проведенных на выезде); РН3(А) =5 ничей (Ньюкасл) + 2 ничьи (Лестер) / 21. Соответственно: РН1(А) =0,52381; РН2(А) =0,238095; РН3(А) =0,(3). Расчеты целесообразно делать в ЕхсеL'е. Потом найдем Р(А): Р(А) =Р(Н1)*РН1(А)+ Р(Н2)*РН2(А)+ Р(Н3)*РН3(А) Р(А) =0,365079 Теперь можем найти Ра(Н1): Ра(Н1) =Р(Н1)*РН1(А) / Р(А) Ра(Н1) =0,478261 ( или приблизительно 48%) Аналогично найдем Ра(Н2) и Ра(Н3): Ра(Н2) =22% и Ра(Н3)=30% Итак, 48% того, что Ньюкасл победит Лестер 22% - Лестер победит Ньюкасл 30% - будет ничья Следует сказать, что точность такого прогнозирования составляет приблизительно 65%-70%. То есть, шансы оцениваются как 7 до 10, что есть довольно неплохо для того, кто лишь начинает “погружаться” в эту яму( то есть ставки в конторе). Стопроцентного прогноза данный способ не может дать (как и любой другой), но, сопоставив свой собственный опыт, здравый смысл и данный метод, можно получить незаурядные результаты в игре. Наконец, хочу напомнить, что данный способ выигрывания денег - не для “ветеранов” конторы (им этого просто не нужно), а для игроков, которые себя только пробуют в этих “движениях”. И даже если Вы несколько раз подряд выиграли за предложенным мной способом, не стоит полностью доверять этой “теме”. Очень просто и выгодно ставить на общие тотулы забитых мячей в туре. Чтобы убедить уважаемую аудиторию в этом, я проведу статистические исследования и докажу целесообразность выше поданых мной соображений(на примере FA Carling Premier League сезона 2000-2001гг.).     Для этого воспользуемся статистикой сезона 2000-2001.     Сначала сгруппируем совокупность за признаком (Х) (количество забитых мячей или тотул в туре) и частотой (f) (сколько раз повторяется тот или иной тотул). Получим такую таблицу: Тотул (Х) Туры (f)171181193201214221232244264272283304311322333351371    Чтобы исследовать на однородность нашу статистическую совокупность, нам нужно перегруппировать группы распределения. Пусть мы образуем 8 групп, тогда: d =(Xmax – Xmin) / n, где Xmax (Xmin) – максимальное (минимальное) значение признака (количество мячей); n – количество групп ( у нас 8); d – величина интервала. Итак, имеем: (37-17) / 8=1,25 Вследствие чего получим следующую таблицу: Группы F 17-19,5 4 19,5-22 6 22-24,5 7 24,5-27 6 27-29,5 5 29,5-32 4 32-34,5 3 34,5-37 3     Далее найдем среднее значение (Хсер) совокупности (то есть в среднем сколько мячей забивается в одном туре), коэффициент вариации (Vсигма) и эксцесс (E). Для этого целесообразно воспользоваться ЕхсеL'ем. Имеем: 164,081017,2757291,80 Сигма^2= 26,77 Cигма=5,17 Vcигма=19,94% Mю4=1507,68            Xc=25,95 E=2,10 Промежуток [ 20,77; 31,12] - приблизительно 68,30% от всего числа событий.    Как известно из Курса статистики, если Vсигма < 33%, то статистическая совокупность есть однородной, а вычисленная средняя (25,95) есть типичной. Итак, прогнозы (на тотул), которые бы делалось в будущем, будут адекватными и целесообразными. Также близко 68,30% всех туров имели результативность приблизительно от 21 до 31 голов. Но, если учесть, что в конторах тотулы на Премьер-Лигу дают 26,5 (БК “Марафон”); 27 (БК “Фаворит”) (что есть больше чем среднее значение) то следует в большинстве случаев ставить на меньше.    Далее приведем последовательность туров на тотул больше 26,5 (Б) и меньше 26,5 (М) голов (для сезона 2000-2001):