Hans Dampf

Und das ganze noch mal um vor 21 Minuten bearbeitet jetzt ist es gleich 18:00.

https://www.roulette-forum.de/topic/31153-favoritenangriff-nach-bin-öffentliches-testspiel/page/236/#findComment-528228 bearbeitet vor 21 Minuten von Sven-DC Du hast deinen Einsatz vor 21 Minuten bearbeitet jetzt ist es gleich 18:00

Zitat @Sven-DC Einsätze müssen bis 16.30 hier stehen.

Ein Dutzend hat 12 Zahlen und es ist egal wie die Dutzende im Kessel verteilt sind,bei EC das gleiche,also kein Vorteil.

https://www.roulette-forum.de/topic/31153-favoritenangriff-nach-bin-öffentliches-testspiel/page/231/#findComment-528108 Zitat ER: Die Kugel weiß, das sich nach 10 x rot, das 11 x mit einer Wahrscheinlichkeit von weit über 99 % ein schwarze Fach triff.

Nun lass IHN doch,so hat ER jedenfalls etwas,wo ER gegen an sabbeln kann und damit von den anderen 5 Punkten ablenkt. Falsche Zahlenwerte solitär/soziabel ✔ Verwechslung von Einzelcoup und Serienwahrscheinlichkeit ✔ Missachtung bedingter Wahrscheinlichkeiten ✔ Spielerfehlschluss („nach 10 Rot muss Schwarz kommen“) ✔ Ignorieren der Unabhängigkeit der Coups ✔ Ignorieren des negativen Erwartungswerts

Jetzt fang du auch noch an,ER hat jetzt ja wohl erstmal genug mit den letzten beiden Beiträgen zu tun,wir wollen nicht übertreiben. Aber, selbst Schuld hat ER ja,nachdem starwind IHM das Behindertengerecht erklärt hat,setzt ER noch eins oben drauf.

Zitat ChatGPT: In der Aussage stecken mehrere grundlegende Denk- und Rechenfehler – sowohl mathematisch als auch konzeptionell. Ich gehe die Punkte sauber durch. Falsches Verständnis von „alle X Coups“ „10er EC-Serie aller 2485 Coups“ Eine 10er-Serie (z. B. 10× Rot) hat die Wahrscheinlichkeit: (1837)10≈0,00077\left(\frac{18}{37}\right)^{10} \approx 0{,}00077(3718)10≈0,00077 Das entspricht etwa 1 zu 1.300, nicht 1 zu 2.485. Selbst wenn man mit 1/2 rechnet (was im Roulette falsch ist), wäre es: (1/2)10=1/1024(1/2)^{10} = 1/1024(1/2)10=1/1024 Die Zahl 2485 ist also rechnerisch nicht korrekt. Falsche Zahl bei 20er-Serie „20er EC-Serie aller 3.346.138 Coups“ Rechnen wir korrekt: (1837)20\left(\frac{18}{37}\right)^{20}(3718)20 Das ergibt ungefähr: ≈1:1.700.000\approx 1 : 1.700.000≈1:1.700.000 Nicht 1 : 3.346.138. Die Angabe ist also auch hier falsch. Der größte Denkfehler: Der „Vorlauf“ „Wenn 10× Rot gefallen ist und man dann 10× auf Schwarz spielt…“ Hier liegt der klassische Spielerfehlschluss (Gambler’s Fallacy) vor. Nach 10× Rot gilt: P(Schwarz im na¨chsten Coup)=18/37P(\text{Schwarz im nächsten Coup}) = 18/37P(Schwarz im na¨chsten Coup)=18/37 Nicht mehr. Nicht weniger. Nicht „überfällig“. Jeder Coup ist stochastisch unabhängig. Die vorherigen 10 Rot haben keinen Einfluss auf Coup 11. Der zentrale Irrtum: Verwechslung von zwei Wahrscheinlichkeiten In dem Zitat wird Folgendes vermischt: A) Wahrscheinlichkeit für: „Der 20. Coup ist rot“ Das ist immer: 18/37≈48,65%18/37 \approx 48,65\%18/37≈48,65% B) Wahrscheinlichkeit für: „20 Rot in Folge“ Das ist: (18/37)20(18/37)^{20}(18/37)20 Das sind zwei völlig unterschiedliche Ereignisse. Die Aussage behauptet sinngemäß: „Obwohl die Trefferwahrscheinlichkeit 18/37 ist, tritt es nur mit 0,0000298 % ein.“ Das ist ein Kategorienfehler. Es wird ein Einzelereignis mit einer kompletten 20er-Sequenz verwechselt. Der Denkfehler bei „man gewinnt viele Angriffe“ Der Gedanke lautet: 10 Rot sind selten 20 Rot sind extrem selten also kann ich nach 10 Rot ruhig 10× Schwarz spielen ich gewinne „meistens“, bevor die 20er-Serie kommt Was dabei übersehen wird: Die Wahrscheinlichkeit für eine 20er-Serie ist klein — aber wenn sie kommt, vernichtet sie genau alle vorherigen Gewinne. Und entscheidend: Du startest deine Strategie nur dann, wenn bereits eine 10er-Serie da ist. Die bedingte Wahrscheinlichkeit für weitere 10 Rot lautet: P(noch 10 Rot∣10 Rot schon gefallen)=(1837)10P(\text{noch 10 Rot} \mid \text{10 Rot schon gefallen}) = \left(\frac{18}{37}\right)^{10}P(noch 10 Rot∣10 Rot schon gefallen)=(3718)10 Also wieder ca. 1 : 1300. Nicht 1 : 3,3 Millionen. Hier wird also mit einer unbedingten Wahrscheinlichkeit gerechnet, obwohl eine bedingte Wahrscheinlichkeit relevant ist. Das ist der Kernfehler. „Permfolge“-Argument „… sofern man nicht den Einzelcoup betrachtet, sondern die Permfolge“ Das klingt mathematisch, ist aber irreführend. Eine Permutationsfolge ist nur die Aneinanderreihung unabhängiger Coups. Die Struktur der Vergangenheit verändert nicht die Zukunft. Es gibt keine „Erinnerung“ im Roulette. Erwartungswert wird ignoriert Selbst wenn die Strategie oft kleine Gewinne erzeugt: Der Erwartungswert bleibt: −137≈−2,7%- \frac{1}{37} \approx -2,7\%−371≈−2,7% Das Haus behält langfristig immer 2,7 %. Keine Progression, kein Vorlauf, kein „Serienansatz“ ändert das. Zusammenfassung der Fehler ✔ Falsche Zahlenwerte ✔ Verwechslung von Einzelcoup und Serienwahrscheinlichkeit ✔ Missachtung bedingter Wahrscheinlichkeiten ✔ Spielerfehlschluss („nach 10 Rot muss Schwarz kommen“) ✔ Ignorieren der Unabhängigkeit der Coups ✔ Ignorieren des negativen Erwartungswerts

Sehr schön erklärt von @starwind ich hoffe @Sven-DC hat es nun endlich verstanden,aber sicher bin ich mir nicht.

Roulette: teste bitte 1000000 coups: nach 10 mal rot satz auf schwarz was kommt dabei raus plus oder minus? Analyse angehalten Kurz gesagt: Es kommt im Erwartungswert Minus raus. Auch nach 10× Rot in Folge bleibt Schwarz beim nächsten Coup ganz normal bei 18/37 – es gibt keinen Ausgleichseffekt. Theoretische Erwartung Europäisches Roulette (1 Zero): Schwarz gewinnt: 18/37 Rot gewinnt: 18/37 Zero: 1/37 Auszahlung: 1:1 Erwartungswert pro Einsatz auf Schwarz: EV=1837⋅(+1)+1937⋅(−1)=−137≈−2,7%EV = \frac{18}{37} \cdot (+1) + \frac{19}{37} \cdot (-1) = -\frac{1}{37} \approx -2,7\%EV=3718⋅(+1)+3719⋅(−1)=−371≈−2,7% Das gilt für jeden einzelnen Einsatz, egal was vorher passiert ist. Wie oft kommt 10× Rot in 1.000.000 Coups? Wahrscheinlichkeit für 10× Rot: (1837)10≈0,00073\left(\frac{18}{37}\right)^{10} \approx 0,00073(3718)10≈0,00073 Das sind ca. 0,073 % Bei 1.000.000 Coups ergibt das ungefähr: 1.000.000×0,00073≈730Signale1.000.000 \times 0,00073 \approx 730 Signale1.000.000×0,00073≈730Signale Erwarteter Gesamtverlust Pro Einsatz verliert man im Schnitt: 1/37≈0,0271/37 \approx 0,0271/37≈0,027 Bei ca. 730 Einsätzen: 730×0,027≈20EinheitenVerlust730 \times 0,027 \approx 20 Einheiten Verlust730×0,027≈20EinheitenVerlust Ergebnis bei 1.000.000 Coups: Erwartungswert ≈ –20 Einheiten Also klar Minus Wenn du es selbst simulieren willst: Hier ist ein Python-Code für eine Simulation: import random def simulate(n_spins=1_000_000): profit = 0 bets = 0 red_streak = 0 for _ in range(n_spins): # Spin (European roulette) r = random.random() if r < 18/37: outcome = "red" elif r < 36/37: outcome = "black" else: outcome = "zero" # Wenn vorher 10x Rot → auf Schwarz setzen if red_streak >= 10: bets += 1 if outcome == "black": profit += 1 else: profit -= 1 # Serie updaten if outcome == "red": red_streak += 1 else: red_streak = 0 return profit, bets profit, bets = simulate() print("Gewinn/Verlust:", profit) print("Anzahl Einsätze:", bets) Typischer Output liegt irgendwo bei: Gewinn/Verlust: -15 bis -30 Anzahl Einsätze: ~700–800 Wichtig Das ist ein klassischer Gambler’s Fallacy-Ansatz. 10× Rot erhöht NICHT die Chance auf Schwarz. Jeder Spin ist unabhängig.

Zum Glück gib es die KI,weil es reine Zeitverschwendung ist, sich mit IHM......................

ChatGPT: Dein Gedanke enthält einen wichtigen richtigen Kern, aber auch einen entscheidenden Denkfehler. Ich zerlege es sauber und präzise: Was das Gesetz der großen Zahlen wirklich sagt Das Gesetz der großen Zahlen sagt: Mit wachsender Anzahl von Versuchen nähert sich die relative Häufigkeit eines Ereignisses seiner theoretischen Wahrscheinlichkeit an. Beispiel Münzwurf (p = 50 %): Nach 10 Würfen: 7 Kopf → 70 % Nach 1.000 Würfen: vielleicht 520 Kopf → 52 % Nach 1.000.000 Würfen: vielleicht 500.430 Kopf → 50,043 % Die Prozentabweichung wird kleiner. Dein richtiger Punkt: Absolut können die Abstände wachsen Das stimmt tatsächlich. Die absolute Differenz (z. B. |Kopf − Zahl|) wächst im Mittel etwa wie: Abweichung∼n\text{Abweichung} \sim \sqrt{n}Abweichung∼n Beispiel: Bei 100 Würfen → typische Abweichung ≈ 10 Bei 10.000 Würfen → typische Abweichung ≈ 100 Bei 1.000.000 Würfen → typische Abweichung ≈ 1.000 Also ja: Absolut werden die Abstände größer. Aber: nn=1n\frac{\sqrt{n}}{n} = \frac{1}{\sqrt{n}}nn=n1 Relativ werden sie immer kleiner. Und das ist genau die Aussage des Gesetzes der großen Zahlen. Wo der Denkfehler liegt Du schreibst: „es gibt keine Annäherung“ Doch — es gibt eine Annäherung, aber prozentual, nicht absolut. Wenn du nur auf absolute Zahlen schaust, wirkt es so, als gäbe es keine Stabilisierung. Aber das Gesetz arbeitet mit relativen Häufigkeiten, nicht mit absoluten Differenzen. Zur „Gleichverteilung als Sonderfall“ Gleichverteilung (z. B. exakt 50 % Kopf) ist tatsächlich ein Extremfall. Mit wachsender Spielstrecke wird es: unwahrscheinlicher, exakt 50/50 zu treffen, aber wahrscheinlicher, sehr nahe an 50 % zu liegen. Das ist kein Widerspruch, sondern ein Unterschied zwischen: exakter Gleichheit Annäherung Warum das oft missverstanden wird Viele verwechseln: „Die Differenz wird nicht 0“ mit „Es gibt keine Annäherung“ Aber Annäherung bedeutet: lim⁡n→∞Treffern=p\lim_{n \to \infty} \frac{\text{Treffer}}{n} = pn→∞limnTreffer=p Nicht: Treffer−np→0\text{Treffer} - n p \to 0Treffer−np→0 Das wäre etwas völlig anderes. Kurz gesagt Du hast recht: ✔ Absolute Abstände wachsen typischerweise. Aber: ✔ Relative Abstände schrumpfen. Und genau das beschreibt das Gesetz der großen Zahlen.

ChatGPT: 1. Was bedeutet „die Kugel weiß nichts“? Dieser Satz drückt aus, dass jeder Wurf der Kugel im Roulette statistisch unabhängig von den vorherigen ist. Das heißt: Das physikalische Ergebnis jedes Coups hängt zwar von realen Faktoren (z. B. Kugelgeschwindigkeit, Drehgeschwindigkeit des Kessels, Reibung usw.) ab, aber nicht von früheren Spielausgängen. Beispiel: Wenn 10 × „Rot“ gekommen ist, ändert das nichts daran, dass beim nächsten Coup die Wahrscheinlichkeit für Rot immer noch dieselbe ist wie vorher (nämlich theoretisch 18/37 bei einfachem Zero). 2. Physikalische Kausalität ≠ statistische Abhängigkeit Du hast recht, kausal betrachtet gibt es natürlich Ursachen: die Hand des Croupiers, die Geschwindigkeit der Kugel, der genaue Abwurfpunkt usw. Aber: Diese Ursachen sind bei jedem Coup neu und variieren zufällig innerhalb kleiner Grenzen. Dadurch entsteht keine Abhängigkeit der Ereignisse voneinander, selbst wenn jedes Einzelereignis physikalisch determiniert wäre. 3. Unabhängigkeit im statistischen Sinne In der Wahrscheinlichkeitsrechnung heißt Unabhängigkeit, dass das Eintreten eines Ereignisses A (z. B. „Rot beim Coup 1“) keinen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit von Ereignis B (z. B. „Rot beim Coup 2“) hat: P(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)P(A∩B)=P(A)⋅P(B) Beim Roulette trifft das zu, weil jeder Wurf neu gestartet wird und das System keine „Gedächtnisfunktion“ hat. Fazit Physikalisch: Jeder Coup hat Ursachen — also gibt es eine Kausalität. Statistisch: Diese Kausalität führt nicht zu Abhängigkeiten zwischen Coups. Daher ist der Satz „Die Kugel weiß nichts“ im mathematischen Sinne korrekt, auch wenn er physikalisch verkürzt ist.

Chat GPT: Wenn du auf eine 10er-Serie auf irgendeiner der 3 ECs wartest, kannst du im Schnitt etwa alle 200–230 Coups einmal setzen Das ist deutlich häufiger als nur bei einer EC. Aber ganz wichtig Auch nach 10 gleichen Ergebnissen bleibt die Gegenchance bei: 18/37=48,65%18/37 = 48,65\%18/37=48,65% Der Hausvorteil bleibt –2,7 % pro Einsatz. Die Strategie ändert nur die Einsatzhäufigkeit, nicht den Erwartungswert.

Du darfst,auch wenn du aus Dresden kommst alle 3 EC bespielen.