Inside Asian Gaming

2022 年 1月 IAG JAPAN 73 コラムニスト From Exhibit 1, we can observe that there is a near equal probability both above and below the average. The above result is in line with the classic casino math. Things start to diverge when we consider the win rate on turnover or the % of the wager won by the house or player. The win rate on turnover still looks like a bell-curve but is skewed to one side. For instance, in this data set, the most typical player lost over 2% of every wager but a handful of players won substantially, diluting the average win rate to around 0.8% (this dataset is biased blackjack). 図表1から、平均の上と下の両方でほぼ等しい確率が あることがわかる。上記の結果は、古典的なカジノ数学と 一致している。 ターンオーバーでのウィンレート、またはハウス/プレイ ヤーが勝った賭けの割合を考えた時に物事は分岐し始め る。ターンオーバーでのウィンレートは依然としてベルカ ーブのように見えるが、片側に偏っている。たとえば、この データセットでは、最も典型的なプレイヤーはすべての賭 けの2％以上を失ったが、ほんの一握りのプレイヤーが大 きく勝ち、平均ウィンレートは約0.8％へと希釈された（こ のデータセットはバイアスのかかったブラックジャック）。 How is percent of hands calculated? ハンドの割合の算出方法 Hands won 1 / 勝利したハンド 1 Hands played 1 / プレイしたハンド 1 EXHIBIT ONE: HANDS WON DISTRIBUTION FOR 3000 PATRON DAYS PERCENT OF PLAYERS 図表1：プレイヤー3000人分の勝ちハンド分布 プレイヤーの割合 PERCENT OF HANDS WON BY THE PATRON 48% 49% 30% of patrons who won more hands than lost 70% of patrons where the house won more hands than lost プレイヤーが勝ったハンドの割合 AVG 平均 MEDIAN 中央値 プレイヤーがより勝った PLAYER WON MORE HOUSE WON MOREハウスがより勝った プレイヤーの30%で勝ちハンドが負けを上回った プレイヤーの70%でハウス側の勝ちハンドが負けを上回った 1. Ignores push and tie 1. プッシュおよびタイは計算に含まず