स्ट्रीक कैलकुलेटर - जीत/हार की लकीरें
फ्री स्ट्रीक टूल। जीत और हार की लगातार लकीरों की संभावना झट से नापें।
इस कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें
- अपनी एकल बेट जीत संभावना प्रतिशत में डालें (जैसे, 55)
- जिस स्ट्रीक लंबाई का आकलन करना है वह डालें
- कुल बेट संख्या डालें
- स्ट्रीक संभावना और अपेक्षित सबसे लंबा रन देखें
सूत्र
P(N जीत की स्ट्रीक) = p ^ N
P(N हार की स्ट्रीक) = (1 − p) ^ N
अपेक्षित सबसे लंबा रन (अनुमानित) = log(N · (1 − p)) / log(1 / p)
P(M बेट में लंबाई N की ≥ 1 जीत स्ट्रीक) ≈ 1 − (1 − p^N)^(M − N + 1)
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मेरी अपेक्षित सबसे लंबी स्ट्रीक इतनी लंबी क्यों दिख रही है?
Variance सैंपल साइज़ के साथ logarithmically बढ़ता है। 1000 coin flips पर आम तौर पर 9-10 heads की स्ट्रीक दिखेगी। लंबी लकीरें चौंकाती हैं पर गणितीय रूप से अपेक्षित हैं — ज़्यादातर बेटर इन्हें hot/cold दौर समझ बैठते हैं, जबकि यह सामान्य variance है।
स्ट्रीक लंबाई bankroll प्रबंधन को कैसे प्रभावित करती है?
60% जीत दर भी नियमित रूप से 5+ की हार-स्ट्रीक पैदा करती है। Bankroll प्रबंधन (Kelly fractions, flat staking) को इन्हें बर्बादी के बिना झेलना होगा। इस कैलकुलेटर को 5-7 की स्ट्रीक लंबाई के साथ इस्तेमाल करें ताकि देख सकें कि ऐसे हार-दौर कितनी बार आएँगे और उसी हिसाब से अपनी unit तय करें।
क्या स्पोर्ट्स स्ट्रीक्स भविष्य का संकेत देती हैं?
ज़्यादातर नहीं। स्वतंत्र घटनाएँ (coin-flip जैसे बाज़ार) स्ट्रीक्स पूरी तरह संयोग से पैदा करती हैं। छोटे भविष्यसूचक असर हो सकते हैं (injury cascades, team morale) पर उन्हें आम तौर पर बढ़ा-चढ़ाकर बताया जाता है। जब तक model आधारित ठोस कारण न हों, बीती स्ट्रीक्स को variance ही मानें।
'अपेक्षित सबसे लंबे रन' के पीछे का गणित क्या है?
सफलता संभावना p वाले N स्वतंत्र Bernoulli परीक्षणों के लिए, सफलताओं का अपेक्षित सबसे लंबा रन log(N(1−p))/log(1/p) की ओर अभिसरित होता है। यह एक logarithmic सन्निकटन है जो बड़े N के लिए सटीक है और वह विशिष्ट सबसे लंबी स्ट्रीक देता है जो आप देखेंगे।