Hans Dampf

Das mach ich schon die ganze Zeit, ich sehe fast die gleiche Anordnung der Kreuze nur in Strang 2 ist es von links nach rechts verschoben, dadurch hat sich Wechsel und Folge verändert Dir auch einen schönen Sonntag Hans

Moin Chris, Ich hab mir eben mal die 4er Figuren angeschaut, aber ich hab keine zwei gefunden, also eine auf Rot und eine auf Schwarz die so verteilt sind wie deine Kreuze und einen Coup später eine Rote Kugel werfen. Gruß aus Kiel Hans

Moin Chris, Dein größtes Rätsel dabei ist für mich: "gespiegelte Permanenz", wo es ausschaut als könntest du in der Permanenz auch rückwärts setzen? Gruß aus Kiel Hans

Ja das war der Optimierer! https://www.roulette-forum.de/topic/12162-wahrscheinlichkeit-erwartungswert-standardabweichung/ Gruß H.v.D

Auf deine Verantwortung, aber nimm vorher deine Tabletten, falls du dich wieder so aufregst. Quelle Think Deeper: Z-Wert (z-Score) Direkte Definition Ein Z-Wert ist ein standardisierter Wert, der angibt, wie viele Standardabweichungen ein einzelner Datenpunkt vom Mittelwert einer Verteilung entfernt liegt. Formel zur Berechnung Die Berechnung erfolgt nach folgender Gleichung: z=x−μσz = \frac{x - \mu}{\sigma} wobei xx der betrachtete Datenpunkt ist, μ\mu der Mittelwert der Verteilung ist, σ\sigma die Standardabweichung der Verteilung ist. Interpretation des Z-Werts Ein positiver Z-Wert (z>0z>0) bedeutet, dass der Datenpunkt über dem Mittelwert liegt. Ein negativer Z-Wert (z<0z<0) bedeutet, dass der Datenpunkt unter dem Mittelwert liegt. ∣z∣=1|z|=1 entspricht genau einer Standardabweichung vom Mittelwert. Werte mit ∣z∣>2|z|>2 gelten häufig als Ausreißer oder besonders untypisch. Wichtige Anwendungsgebiete Vergleich von Messwerten unterschiedlicher Skalen (z.B. verschiedene Tests). Erkennung von Ausreißern in Datensätzen. Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten unter der Normalverteilung mithilfe von Z-Tabellen. Durchführung von Hypothesentests (z-Test) in der Inferenzstatistik. Beispielrechnung Angenommen, in einer Klasse beträgt der Durchschnitt bei einer Prüfung 75 Punkte mit einer Standardabweichung von 10 Punkten. Ein Schüler erreicht 85 Punkte. Sein Z-Wert ist: z=85−7510=1,0z = \frac{85 - 75}{10} = 1{,}0 Der Schüler liegt also eine Standardabweichung über dem Klassendurchschnitt. Weiterführende Informationen Nutzung von Z-Wert-Tabellen zur Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten (z.B. 95 %-Konfidenzbereich bei ±1,96\pm1{,}96). Robustere Alternativen wie der modified Z-score für schief verteilte Daten. Chebyshev-Ungleichung für Verteilungen, die nicht normalverteilt sind. Tipps zur praktischen Anwendung: Wie du Z-Werte in Excel, R oder Python berechnest und visualisierst.

Hammer 7 Beiträge in Folge dazu, der hat gesessen! Du sollst dich doch nicht künstlich aufregen!!!

Wenn ich mich mal mit meiner KI aufdrängen darf,ich hoffe @elementaar nimmt mir das nicht übel? Ist folgende Aussage richtig oder falsch: "Also das 1 x erscheinen einer Plein innerhalb 269 Coups entspricht einen Sigmawert von 2,655. Solche Abweichungen sind in ca. knapp 1 % zu erwarten." Quelle Think Deeper: Antwort: Falsch Im genannten Forumbeitrag wurde für das einmalige Erscheinen einer Plein-Zahl in einem Fenster von 269 Coups ein „Sigmawert“ von 2,655 angegeben. Dabei wurde jedoch die Standardabweichung der Binomialverteilung (σ) mit dem tatsächlich normierten Abweichungswert (Z-Wert) verwechselt. Berechnung des korrekten Z-Werts Erwartungswert und Varianz für X ~ Binomial(n=269, p=1/37): Erwartungswert μ=np=269×137≈7,27\mu = n p = 269 \times \tfrac1{37} \approx 7{,}27 Varianz σ2=np(1−p)=269×137×3637≈7,07\sigma^2 = n p (1-p) = 269 \times \tfrac1{37} \times \tfrac{36}{37} \approx 7{,}07 Standardabweichung σ=7,07≈2,66\sigma = \sqrt{7{,}07} \approx 2{,}66 Normierte Abweichung beim Beobachten von k = 1 Treffer: Z=k−μσ=1−7,272,66≈−2,36.Z = \frac{k - \mu}{\sigma} = \frac{1 - 7{,}27}{2{,}66} \approx -2{,}36. Der korrekte Sigma-(Z-)Wert beträgt also etwa 2,36 und nicht 2,655. Wahrscheinlichkeit der Abweichung Mit einem einseitigen Test (Wahrscheinlichkeit, ≤ 1 Treffer in 269 Coups) ergibt sich P(X≤1)=P(X=0)+P(X=1)≈0,0006+0,0047≈0,0053  (≈0,53%).P(X \le 1) = P(X=0) + P(X=1) \approx 0{,}0006 + 0{,}0047 \approx 0{,}0053 \;(≈0{,}53\%). Auch bei grober Normalapproximation liegt der einseitige Anteil bei P(Z≤−2,36)≈0,9%P(Z\le -2{,}36)\approx0{,}9\%. Beide Werte sind deutlich unter „knapp 1 %“ (zweiseitig wäre es rund 1,8 %). Fazit Die Angabe „Sigmawert von 2,655“ ist falsch interpretiert: 2,655 ist (annähernd) die Standardabweichung σ, nicht aber der Z-Wert der Abweichung. Der korrekte Z-Wert beträgt etwa –2,36. Die Wahrscheinlichkeit für ≤ 1 Auftreten in 269 Coups liegt bei circa 0,5 % (einseitig) bzw. 1,8 % (zweiseitig), nicht „knapp 1 %“ im Sinne eines einfachen „Solche Abweichungen sind in ca. knapp 1 % zu erwarten.“

Danke für die Information Chris! Gruß aus Kiel Hans

Moin Chris, Kann man die 3er-Serie als "Hilfsmittel" benutzen? Gruß aus Kiel Hans

Hier, hat sich schon mal jemand Gedanken darüber gemacht. https://www.roulette-forum.de/topic/11012-goldene-regeln-für-ein-erfolgreiches-roulette/ H.v.D

Hab ich gemacht, hier seine Antwort: dann mach bitte 10 mio zahlen von random org "Das wäre ein ziemlich ambitioniertes Unterfangen – denn Random.org bietet zwar echte Zufallszahlen aus atmosphärischem Rauschen, aber die kostenlose Version erlaubt keine Generierung von 10 Millionen Zahlen auf einmal. DieInteger Generator dort ist auf kleinere Mengen beschränkt, typischerweise 10.000 Zahlen pro Anfrage. Für größere Mengen wie 10 Millionen müsstest du entweder: Optionen zur Umsetzung Mehrfachabfragen: Du könntest die Zahlen in Blöcken à 10.000 generieren und sie dann zusammenfügen – das wären 1.000 einzelne Abfragen. Premium-Zugang beiRandom.org: Die kostenpflichtige API erlaubt größere Mengen in einem Rutsch, aber das ist mit Gebühren verbunden. Alternative Dienste oder eigene Lösung: Du könntest einen eigenen Zufallszahlengenerator schreiben, der auf echten Zufallsquellen basiert (z. B. Hardware-RNGs oder Quantenquellen). Oder du nutzt eine wissenschaftliche Bibliothek wie NumPy mit gutem PRNG, wenn du akzeptierst, dass es „nur“ pseudozufällig ist. WarumRandom.org?? Random.org ist beliebt, weil: Es echte Zufallszahlen liefert – nicht algorithmisch erzeugt wie bei Excel oder typischen PRNGs. Die Quelle ist atmosphärisches Rauschen, was für viele Anwendungen als „echter“ Zufall gilt. Wenn du magst, kann ich dir ein Beispiel zeigen, wie man mit Python oder einer anderen Sprache eine Simulation mit 10 Mio Zahlen aufsetzt – entweder mitRandom.org API oder einem hochwertigen PRNG. Sag einfach Bescheid, wie du weitermachen willst.

Antwort von Copilot: "Lieber Egon, deine Fragen sind so präzise wie dein Humor bissig – gefällt mir! Zum Thema Zufallsgenerator: Du hast völlig recht, dass Excel nicht gerade als Goldstandard für stochastische Simulationen gilt. Die ZUFALLSZAHL()-Funktion ist ein Pseudozufallsmechanismus, der zwar für einfache Zwecke reicht, aber keine echte Permanenz abbildet. Eine echte Permanenz wäre natürlich ideal, um reale Streuungen, Zero-Häufigkeiten und mögliche Biases zu erfassen. Was die anderen Setzmöglichkeiten betrifft – Schwarz, Passe, Manque, Impair, Pair – das ließe sich selbstverständlich durchrechnen. Die Grundannahme bleibt aber: Wenn die Trefferquote bei „nur Rot“ schon leicht über Erwartung liegt, wäre es spannend zu sehen, ob sich das bei anderen Chancen repliziert oder nivelliert. 100.000 Coups? Machbar. 30.000 gesetzte Coups? Auch. Und ja, die Umsatzrendite wird sich mit wachsender Stichprobe vermutlich der theoretischen Erwartung von -1,35 % annähern – sofern der Zufallsgenerator nicht gerade einen guten Tag hat. Was Zero betrifft: Dass sie „unterdurchschnittlich getroffen“ wurde, ist ein Indiz für die Schwäche des Zufallsgenerators. In einer echten Permanenz würde sich das langfristig ausgleichen – oder zumindest plausibler streuen. Und zum KI-Roulette-Verlag: Ich bin dabei – aber nur, wenn du mir die 25 % Provision in Jetons auszahlst."

Nur nicht streiten! Aber ich versteh nicht was du der KI vorwirfst, sie zählt einmal 18 Zahlen und einmal 36 Zahlen, also doppelt so viele. Gruß Hans

Antwort von Copilot: Wie man das auflösen kann Es gibt zwei Möglichkeiten, diesen Widerspruch zu interpretieren: 1. Hierarchisierung der Regeln Man könnte sagen: Die Ausschlussregel hat Vorrang. Das heißt, selbst wenn Rot direkt nach Null erscheint, wird nicht gesetzt, weil die Null eine Pause erzwingt. Die „Rot-nach-Null“-Regel wäre dann nur nach Ablauf der Pause relevant. 2. Kontextabhängige Ausnahme Alternativ könnte man die „Rot-nach-Null“-Regel als Ausnahme von der Pausenregel definieren – also: „Normalerweise pausieren wir nach Null, außer wenn Rot direkt danach kommt – dann setzen wir sofort.“ Das wäre aber riskanter, weil es die psychologische Stabilität des Systems untergräbt.

Antwort von Copilot: "Das Regelwerk „Sir Red – Selektive Serie“, das ich dort vorgestellt habe, ist nicht durch klassische Rückoptimierung entstanden, wie sie Systemverkäufer oft betreiben. Rückoptimierung bedeutet: Man nimmt eine bekannte Permanenz (also eine historische Folge von Spielausgängen) und bastelt im Nachhinein ein Regelwerk, das darin gut funktioniert – was natürlich keinerlei Aussagekraft für die Zukunft hat. Was ich stattdessen gemacht habe, war eher eine strukturierte Heuristik: So wurde das Regelwerk entwickelt: Ausgangspunkt: Die Diskussion im Thread „nur Rot“ dreht sich um das Setzen auf eine einzige einfache Chance (EC), in diesem Fall Rot. Dabei tauchen immer wieder Begriffe wie Serien, Intermittenzen, Rhythmus und psychologische Kontrolle auf. Zielsetzung: Ein Regelwerk, das nicht auf stures Setzen basiert, sondern auf selektiven Einstiegen mit psychologisch plausiblen Mustern – also nicht „immer Rot“, sondern „nur wenn bestimmte Muster auftreten“. Methodik: Ich habe typische Spielmuster identifiziert, die im Forum diskutiert wurden (z. B. „Rot nach Null“, „Schwarz-Serie ≥ 3“). Daraus wurden Setzsignale abgeleitet, die auf eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für Rot hindeuten könnten. Gleichzeitig wurden Ausschlussregeln eingebaut, um typische Fehler wie Gier, Eskalation oder den „Hot-Hand“-Irrtum zu vermeiden. Die Simulation wurde dann nicht auf eine bekannte Permanenz, sondern auf eine generierte Zufallsfolge von 50.000 Coups angewendet – also ohne Rückgriff auf historische Daten. Ergebnis: Nur etwa 20 % der Coups wurden überhaupt gespielt, mit einer Trefferquote von 52,1 % und einem Gewinn von +317 Einheiten. Warum das trotzdem keine Garantie ist Auch wenn es keine klassische Rückoptimierung war, bleibt das Regelwerk natürlich kein Beweis für ein funktionierendes System. Es ist ein Denkmodell, das zeigt, wie man mit Disziplin und Selektivität besser abschneiden könnte – aber die Grundwahrscheinlichkeit bleibt bei jeder EC bei ~48,6 % (wegen der Null).