Hans Dampf

Und sowas nennt sich Bandit? H.D

Ja aber dein Ball muss zweimal aufkommen hast du das auch mal auf Dutzenden getestet? H.D

Verstehe ich das richtig Gagnante a zwei Coups? Gruß H.D

Gold.

H.D

Er kann nix dafür denn die Steigerung der Einsatzhöhe ist ein instinktives Verhalten. Es wird ausgelöst durch das Belohnungszentrum im Gehirn. H.D

hat er denn "Achillesferse 2 "nicht gesehen? 35 - 3 - 26 - 0 - 32 - 15 - 19 - 4 - 21 - 2 - 25 - 17 - 34 - 6 - 27 - 13 - 36 Ein Sektor von 17 Feldern in dem keine Nummer zwischen 7-12 (Tvs)vorkommt. H.D

Nur wenn diese vorher festgelegt sind kann man das vergleichen. H.D

Der Spieler sieht nur das was er sehen will zb. 13/31 oder 12/21 und nun? Es ist eine Kombination wie jede andere das gleiche bei 15 mal Rot. H.D

Du machst das schon! H.D

Chaos ist ein Zustand, der keinen erkennbaren Regeln folgt, in dem sich kein Muster erkennen lässt. Könnte man diesen Zustand mit einer Theorie beschreiben oder gar berechnen, wäre es kein Chaos mehr. H.D

Der Voll-Treffer ist garantiert gewonnen wird leider nicht. H.D

Ja schon lange @Das Kuckuck und ich sind kurz davor Lotto zu knacken Roulette ist uns zu langweilig. H.D

Nichts ist unmöglich wenn man die richtigen Plus-Phasen erwischt. Plus-Phasen Beispiele + + + + - + + - + + + - + + - - + + + - + + - + + + - + + + + - + + + - - + - + + + + - + + + - + + - - + + + - + + - + + + - + + - - + + + - + + - + + + + - + + - - + + + - + + Wechseltendenz-Phasen Beispiele + - + - - + - + - + - - + - + - + + - + + - + - + - + + - + - - + + - + - + - + - - + + - + - + - - + + - + - - + - + - - + + Minus-Phasen Beispiele - + - - + - - - + - - - - + - - - - + + - - - + - + - - - + - - + + - - + - - - + - - + + - - + + - - - + - - + + - - - + - - + - - - - + H.D

Man muss sich aber auch im klaren darüber sein das zum Beispiel eine 5-er Figur mit 1:32 beinahe so schwer zu treffen ist wie eine Plein. H.D

Es sind die Trefferwahrscheinlichkeiten und die sind immer gleich vom ersten Coup an denk an 50:50 oder 1:1. H.D

Hier mal die Chancen für eure Ballungen die angeblich so einfach abzugreifen sind,diese werden praktischer weise IMMER in Satzcoups gerechnet Wartecoups interessieren hier nicht. für eine 2-er Figur 1:2 für eine 3-er Figur 1:4 für eine 4-er Figur 1:8 für eine 5-er Figur 1:16 für eine 5-er Figur 1:32 für eine 6-er Figur 1:64 ...usw..

Wat für n Nachlass wir haben doch nix. Geil ne 10er Ballung auf Rot erscheint im Schnitt alle 1024 Coups Kinderspiel das schaffen wir! Du erklärst es uns ja nicht richtig. Gruss Hans Dampf

Rückoptimierung? H.D

Immer bekomm ich die schwierigen Fälle! @Zecke Gesetz der großen Zahlen: Beispiel zur Stelle im Video springen (00:50) Sehen wir uns das Gesetz der großen Zahlen an einem Beispiel an. Stell dir vor, du wirfst zehnmal eine faire Münze. Die beiden Ausgänge dieses Zufallsexperiments – Kopf und Zahl – können jeweils mit der gleichen Wahrscheinlichkeit von 50 % auftreten. Folglich solltest du theoretisch bei 10 Münzwürfen je fünfmal Kopf und fünfmal Mal Zahl erhalten. In der Realität wird es aber selten so sein, dass du bei 10 Würfen jedes Ereignis wirklich genau gleich oft erhältst. Und tatsächlich: Auch bei deinem Experiment treten beide Ereignisse nicht gleich oft auf. Stattdessen fällt siebenmal Zahl und nur dreimal Kopf. Die relative Häufigkeit von Kopf beträgt also . Das ist deutlich weniger als die erwartete Wahrscheinlichkeit von 50%. Wenn du die Münze in einem zweiten Experiment nicht 10, sondern 100 Mal werfen würdest, würde sich die Situation etwas verändern. Stell dir vor, du erhieltest in diesem Fall 41 Mal Kopf und 59 Mal Zahl. Die relative Häufigkeit von Kopf wäre dann . Vergleichen wir diese Zahl mit der relativen Häufigkeit aus dem ersten Experiment, stellen wir fest, dass sich die relative Häufigkeit etwas an die theoretisch erwartete Wahrscheinlichkeit angenähert hat. Zwar entspricht sie nach wie vor nicht exakt der Wahrscheinlichkeit von , aber die Differenz zwischen relativer Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit ist kleiner geworden. Wenn du die Münze nun noch häufiger werfen würdest, würde diese Differenz immer weiter abnehmen. In der Tabelle siehst du, wie die relativen Häufigkeiten für das Ereignis „Kopf“ ausfallen könnten, wenn die Münze 300 Mal, 1000 Mal oder 10 000 Mal geworfen werden würde. Anzahl Würfe 10 100 300 1000 10000 Absolute Häufigkeit „Kopf“ 3 41 132 470 4820 Relative Häufigkeit „Kopf“ 0,30 0,41 0,44 0,47 0,482 Du siehst, dass sich die relative Häufigkeit immer näher bei der Wahrscheinlichkeit von 0,5 stabilisiert. Bei unendlich vielen Würfen würde die relative Häufigkeit praktisch der Wahrscheinlichkeit entsprechen. Man sagt deshalb auch, die relative Häufigkeit konvergiert gegen die theoretische Wahrscheinlichkeit. Dieses Phänomen wird dann als Gesetz der großen Zahlen bezeichnet. direkt ins Video springen Gesetz der großen Zahlen für Wahrscheinlichkeiten Formel Gesetz der großen Zahlen zur Stelle im Video springen (03:01) Mathematisch kannst du das Gesetz der großen Zahlen für Wahrscheinlichkeiten so notieren: Gesetz der großen Zahlen für Wahrscheinlichkeiten für alle – Stichprobengröße – Symbol für „unendlich“ – Relative Häufigkeit des Ereignisses A – Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A – beliebige positive Zahl In Worten bedeutet diese Formel: Die Wahrscheinlichkeit, dass die Differenz zwischen beobachteter relativer Häufigkeit und theoretischer Wahrscheinlichkeit kleiner ist als eine beliebig kleine positive Zahl , ist für eine unendlich große Stichprobe praktisch 1. Wiedergabe startenWebseite öffnen Starkes und schwaches Gesetz der großen Zahlen Beim Gesetz der großen Zahlen unterscheidet man zwischen dem starken und dem schwachen Gesetz der großen Zahlen. Die beiden Gesetze unterscheiden sich darin, wie sicher die beobachtete Größe mit zunehmender Stichprobengröße gegen ihren theoretischen Erwartungswert konvergiert. Ist diese Annäherung stochastisch wahrscheinlich, spricht man vom schwachen Gesetz der großen Zahlen. Ist sie hingegen fast sicher, findet das starke Gesetz der großen Zahlen Anwendung. Welches der beiden Gesetze jeweils zutrifft, hängt dabei von den Eigenschaften der betrachteten Zufallsvariable ab. Beispielsweise wird beim starken Gesetz der großen Zahlen vorausgesetzt, dass der Erwartungswert der Zufallsvariable endlich ist, während das schwache Gesetz der großen Zahlen nur annimmt, dass der Erwartungswert generell existiert. Gesetz der großen Zahlen für Erwartungswerte zur Stelle im Video springen (03:36) Die Erkenntnis, dass sich die relative Häufigkeit mit zunehmendem Stichprobenumfang an die Wahrscheinlichkeit annähert, lässt sich generell auf die Erwartungswerte von Zufallsvariablen übertragen. So lässt sich beispielsweise zeigen, dass der Erwartungswert des Stichprobenmittelwerts dem Mittelwert der Grundgesamtheit entspricht. Auch hier nähert sich also auch die Schätzung des Mittelwerts der Grundgesamtheit mit dem Stichprobenmittelwert immer mehr an den wahren Wert an, je größer der Stichprobenumfang ist. Eine ausreichend große Stichprobe ist also – neben einigen anderen Aspekten – eine wichtige Voraussetzung, damit du verlässliche Schätzungen über die Grundgesamtheit treffen kannst. Was bedeutet das Gesetz der großen Zahlen nicht? Ein weit verbreiteter Irrtum ist, dass Ereignisse, die bei einem Zufallsexperiment bislang seltener aufgetreten sind, bald vermehrt auftreten müssen, um ihren „Rückstand“ wieder aufzuholen. Beispielsweise setzen Spieler beim Roulette häufig auf die Farbe rot, wenn in den vergangenen Runden immer wieder schwarz gewonnen hatte. Tatsächlich handelt es sich bei den verschiedenen Runden aber um unabhängige Zufallsexperimente. Das bedeutet, dass das Ergebnis einer Spielrunde unabhängig von dem Ausgang der vorherigen Runde ist. Für ein neues Spiel ist es folglich egal, ob in der Runde zuvor schwarz oder rot gewonnen hatte. Es existiert also kein sogenanntes „Gesetz des Ausgleichs“ . Zwar gleicht sich die relative Häufigkeit der Farben schwarz und rot auf lange Sicht der wahren Wahrscheinlichkeit an, eine konkrete Vorhersage über die nächste Spielrunde kann auf Grundlage der bislang beobachteten relativen Häufigkeiten aber nicht getroffen werden. Wahrscheinlichkeiten

Sehr gute Frage ich bin mal auf die Antwort gespannt wenn es denn eine geben wird. Gruß H.D

Das war ironisch gemeint du Knaller. H.D

Der Ansatz "Der Zufall ist blind für die Stückgröße" der PP ist falsch falls du darauf hinaus willst. Gruss H.D

Keine Abweichungen alles wird 1:1 wiedergegeben! H.D