何ですか？ - ページ 19 1...1213141516171819202122232425 新しいコメント Vitaliy 2010.01.12 18:16 #181 Avals писал(а)>>イベント1200/800の確率、すなわちP(A1 && A2)を計算しました。 しかし、あなたは事象A2|A1（事象A1が既に発生している場合に事象A2が発生する条件付き確率）について話していました。 どこで条件付確率の話をしたんだ？ 突っかかっているわけではありません。 ただ、誤解されるのは、その責任の一端が私にもあると思うんです。 VonDo Mix 2010.01.12 18:20 #182 ありがとうございます。 世耕は『確率論・数理統計学のパラドックス』の中で、ド・モワヴルのパラドックスについて述べている。アバターラが ヒントをくれたのでしょう...。 キャンディードと議論しても無意味だし、彼はヒントを得られずそのまま炎上してしまった。 自分で測ってみました。 Candid 2010.01.12 19:20 #183 lasso >>:Приведенная цитата не есть определение МО. Само определение мат.ожидания чуть ниже. MOは確率変数のすべての可能な実現の平均である」という定義で、今回の議論に納得できると思います。 積分とは平均化（一般的には正規化乗数の精度で）のことだと書かれている本の参考文献を探すのは億劫ですが、この掲示板の多くの人がそれを確認してくれるはずです。同じ人が、離散的な量については積分は和に置き換えられると言うだろう。 MOは期待値 です。言い換えれば、それは我々が期待するものであり、 理想的な 振る舞いをする確率変数から発生頻度がどのような値であるかを期待する ものである（分布）。 数学的期待値ではなく、Mat.Happened (600) + MO from the second series of 1000 events (500)の混合物を計算したのですね。 MOの話をするときは、必ず分量を明示しなければならないのです。さて、あなたの問題では、まさに私が書いたような話をしています。2000本の賽の目のうち、赤い賽の目の数の MOは、最初の1000本の後は600 本になると仮定しています。2000回の賽の目で赤が落ちた数のMOだけで 置き換えようとしてるんだろう。これらはベイズによって、異なる値である :) それ以外に何があるんだ？MO=1100では、A1 & B2とA1 & A2がMOを中心に対称に配置されており、なぜ両者の確率が等しいのかという疑問が解消されます。以上、疲れました、これで物足りないようなら、私のリファレンスグループから除外させていただきます :) . 追伸：言い忘れましたが、理解するためのもう一つの便利なコツがあります。それは、もう一度すべてをよく考えて読み直すことです。 Avals 2010.01.12 20:26 #184 lasso писал(а)>> 同僚、静かに。>> しずか早く終わらせよう。ただ、どうか、「道産子」や「ジュナチスト」を巻き込まず、議論と計算で我々の主張を守りましょう。上の引用文は、MEの定義ではありません。mate expectationの定義そのものは、すぐ下にあります。 MEは期待値 です。つまり、ある確率変数が 理想的な 振る舞い（分布）をしたときに、どの程度の出現頻度を期待するか、その期待 値のことです。 また、特定の（局所的な）一連の出来事の結果に左右されることもない。 MOは次のように仮定されます。 a) 物体の物理的性質に基づくもの、例えば正立方体 p=1/6 MO=n*p あるいは、経験によって決まる：b)。例えば、1シリーズ1000回のテストを50シリーズ作りました。そして、各シリーズで得られた値から、平均 値を求めます。 というわけではありません。MOと呼んでいるのは確率のことで、離散分布のMOは、取りうる値の積をその確率で割った和に等しいのです。頭/尾の確率=0.5/0.5で、頭=+1、尾=-1とすると、MO=1*0.5-1*0.5=0となります。 しかし、確率がない場合（実際にはない）、P(heads)=トークンの総数/出目の総数を推定する必要がある。つまり、推定される確率は、事象の発生頻度に等しくなる MO=(1*イーグルの数 - 1*テールの数)/キャスト数。これは、NEの値が2つの場合です。 より高い値では、式は次のようになります。MO=(x1*N1+x2*N2+...+xi*Ni)/N, ここで x1...xi - NE, N1...Ni - フォールの数, N=N1+...+Ni - 総投げ数 なぜ600/400で0.5/0.5の確率に 戻るのか？だから、シリーズが何かを記憶して補正しているからというわけではありません。大数の法則である。この偏差は、Nが大きくなるにつれて、Nそのものよりも緩やかに成長することで補われることになる。もし、最初の試行が600/400であれば、確率の推定値は0.6/0.4である。もし、あと1000回試行して、例えば500/500であれば、確率の推定値は0.55/0.45である。大雑把に言うと、この偏差は試行回数が増えるにつれて小さくなっていく。確率（事象の発生頻度）の見積もりは、無限大の極限においてのみ確率に還元される（ちなみに、テストを重ねれば重ねるほど、それが等しくなる可能性は低くなる）。 lasso さんが書き込みました >>1 条件付確率の話なんてどこに書いてあったっけ？ 突っかかっているわけではありません。ただ、誤解を受けるとしたら、私にも責任の一端があると思うんです。 だから、もしあなたがそれを意図していなかったとしたら、あなたの仕事は簡単です。2,000回の試行を行い、1,200回が赤、800回が黒です。1000のシリーズに分解して中間結果を得るという手間をかけずに Vladimir Gomonov 2010.01.12 21:37 #185 Candid писал(а)>> (1)相手のレベルを見極めようとすると、相手のレベルか自分の天井のどちらかを見極めることになりますよね。 (2)そして、一方を混同しないこと。 (1)これは本当です。 (2)そして、実現不可能である。 ただし、私の天井だけかもしれませんが...。;) 技術を共有する？ 自分で持っている場合。 Vitaliy 2010.01.12 21:40 #186 Candid писал(а)>> 最初の1000以降600だった時のオプションにしか興味ないとか言ってると、そこを越えないオプションは不可能になるんじゃね？それに伴い、MOも変化します。 そして、それがどこにあるのか、私は覚えていません、それはずっと前のことです :) Candid wrote(a)>> 積分とは平均化（一般的には定数までの精度で）のことだと書かれている本のリンクを探す のが面倒なのですが、この掲示板の多くの 人がそれを確認することができると思います。同じ人が、離散的な量については積分は和に置き換えられると言うだろう。 このような興味深い情報の出典を、ぜひ教えてください。そんな知識をどこで配っているのか。 フォーラムのメンバーどうか黙っていないで、主張をしてください。このページの最初の投稿は、何が間違っているのでしょうか？ Candid wrote(a)>> 重要な手がかりを逃しています。MEについて話すときは、常にどのような値について話しているのかを明記する必要があります。 書き飽きたが、もう一度言う：............................。これは、何百年、何千年にもわたる巻尺による観察と、ルーレットテーブルとホイールが完璧に製造され、バランスが取れているという仮定に基づいているんだ。巻尺にはゼロがない（これ以上迷子にならないように）。36ホール。18 赤18 黒 0.5×0.5です。 キャンディドが 書いた(a)>>。 つまり、あなたの問題は、まさに私が書いたように、2000枚の連射で、最初の1000枚以降に600枚の赤があると仮定した場合のMO枚数の ことなのです。2000回の賽の目で赤が落ちた数のMOだけで 置き換えようとしてるんだろう。ベイズによって、それらは異なる値である :) さて、MOの定義には条件がない（...最初の1000個以降は600 個と仮定して...） NO!!!それ以外の場合は、出典を参照することが必須です。 キャンディドが 書いた(a) >>。 以上、疲れました、これで物足りないようなら、私のリファレンスグループから除外させていただきます :) . いやいや、そんなこと考えないで......。ラウンドの途中で、自分が横になれるのは、本当に疲れて いるときだけ......。))そして、辞められないんですね。誰にも理解されない。 ボクシングをやっていれば、もちろん。)) Vitaliy 2010.01.12 22:15 #187 アヴァルス ありがとうございます。私たちの意見はほとんど同じです。敵に回すところでした ))))それにしても...。 Avals писал(а)>> 最初の試行が600/400であれば、確率の推定値は0.6/0.4である。さらに1000回の試行を行い、例えば500/500であれば、確率の推定値はすでに0.55/0.45である。 改めて、We ノット 赤がパチンコに落ちる確率を、ある離散的な事象によって推定する。それは、我々の先達（ラプラス、ベルヌーイ、ベイズ）、我々の歴史、赤と黒が落ちる歴史によって、すでにBEFORE HISで生み出されているのだ。それだ!!!!p=q=0.5くらい #define p 0.5 これがポイントです。 Avals さんが書き込みました >>。もし、そうでないなら、あなたの問題は単純に、赤1200回、黒800回の計2000回の試行を行ったと定式化されるわけです。1000のシリーズに分解して、中間結果を得るような面倒なことは一切なし。 いいえ、そんなことはありません。困ったなあ。どうすれば自分の言いたいことが伝わるのか？もう一度、元の問題をお読みくださいhttps://www.mql5.com/ru/forum/122871/page14#254008 と彼女のパチンコに対する解釈https://www.mql5.com/ru/forum/122871/page16#255508 Sceptic Philozoff 2010.01.12 22:46 #188 lasso >>:Само определение мат.ожидания чуть ниже. МО это ожидаемое значение. Другими словами это то, что мы ждем, какую величину частоты появления ожидаем от случайной величины в идеале её поведения (распределения). これは世間的な意味での解釈であって、定義ではありません。その定義は、理想的な実現の平均値であり、そこには期待や未来に関するものは何もない、というものです。同じように、将来のある時点におけるランダムなプロセスの予測も定義されている：それはm.o.であり、それ以外のものではないのである。 確率の性質や意味について多くの議論をすることができるが、それでも確率には周波数にないものがある。確率には、過去、現在、未来においてその現象に適用できると仮定した、その現象の振る舞いのモデルが暗黙のうちに含まれているのである。一方、周波数は、過去しかない。 まあ、MEの定義に条件はないのですが（...最初の1000個以降は600 個と仮定して...） よし、そうしよう。では、あなたが頑なに拒否している信憑性のある事象の会計処理をあきらめなければならないのでしょうか？最初の一連のテストでは、「レッド」に600件のヒットをもたらしたのです。しかし、最初の1000回の試行がすでに600人のレッズを生み出したという前提で、イベント全体（2000回の試行）から平均的に何を期待できるかを計算しなければならないのです。 大したことはないだろう。2回目の1000回の試行で赤の数の期待値がちょうど500になることが分かっている。私たちのプロセスはベルヌーイ主義なので、過去はこの期待値に何の影響も与えないことが分かっています。さて、最初のシリーズで600がすでに出ていることを知り、さらに500を追加します。 期待値、予測値など呼び方はどうあれ、とにかく、2000回の試行を重ねた結果、得られるものの中心は500+600であろう。 Candid 2010.01.12 22:49 #189 lasso >>: Потрудитесь, пожалуйста, источники столь интересной информации все же предоставить. Где раздают такие знания? まあ、適切な大学であれば、取得できると思います。本当に学校に行った方がいいのでは？まあ、MOの定義に条件はないんですけどね（...最初の1000人の後に600 人になることを条件として......）。 今一度、間違いなく最後の一枚を。MOの定義にはありえない、そのMOを知りたい値の 定義にあるのです。そして、あなたが個人的にその定義を 与えたのであって、誰もあなたの舌を引っ張ったわけではありません。 せっかく書き込みを始めたのですから、もう一つ提案してみましょう。 そこで、正しいルーレットを持って、何度も何度もスピン（ボールを投げることを忘れずに）してください。すべての結果を2000本のロールに分割する。結果の平均を計算し、うまくいけば1000に近い結果を得ることができます。これが一連の2000本ロールにおける赤落ちの数の MO推定値となる。無限大に回し続ければ、限りなく1000に近い数字になる。 でも、気を抜いてはいけませんよ。:)次の課題は、もっと複雑なものになります。最初の1000個以降が600個という条件で、2000シリーズの赤ヒットの 数を推定する必要があります。全2000枚の中から、最初の1000枚以降に600枚の赤がヒットしたシリーズだけを残す必要があります。 しかも、その数は圧倒的に少ない。だから、手口の推定には、ルーレットを何回も何回も回すのではなく、もっと何回も回さなければならない。それは自分のせいだ。しかし、ここでようやくこれらのシリーズをかなり大量に入手し、平均値を計算して......。1,000より1,100に近いのは間違いない。1000が出るまでルーレットを回させてもらってもいい。あるいは、あなたが私に同意するまで。 まずは簡単な作業で練習してみるのもいいでしょう。2000、1000、600ではなく、4、2、2としてください。つまり、抽選結果を4系列に分け、2回抽選して赤が2個あったものを選ぶのである。最初のまともなスコアには膨大な数のドローは必要ないので、（ルーレットがなければ）コインを持ってすぐに始めることができます。MOスコアが2に近づくまで、あるいはその値のMOが3であることに合意するまで、まだ続けることができます。 賛成？ 赤を2回転倒させた後、4回転倒の連続は自分の（というか自分の）期待値に近づくべきなのか？ Vitaliy 2010.01.12 22:52 #190 Avals писал(а)>>600/400になると、なぜ確率が 0.5/0.5に戻るのか、不思議に思いませんか？ その質問は、まったく気にならない。気になるのは、プレイしたゲームの量とこれだけのマイナス期待値（1/37＝ゼロ）、そしてこれだけのスタート資金（預金）があれば、少なくとも6～7回は破産しているはずなのに、ルーレットの勝ち方（金額的な）を数学的に説明できないことです。 しかし、そうはならなかった。 ....... 私もトップスターターと同じことに悩まされています。ただ、少し違うのは、他人のチャートを見せて、"これは何？"と聞いてくることです。 私は自分のチャートを（ルーレットとはいえ、ポイントではなく）「見せる」、また「何ですか？ でも、チャートと違って、何か説明できるんです。 しかし、誰も興味を示さないようです では、なぜ私たちはここにいるのでしょうか、皆さん？ 1...1213141516171819202122232425 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
イベント1200/800の確率、すなわちP(A1 && A2)を計算しました。
しかし、あなたは事象A2|A1（事象A1が既に発生している場合に事象A2が発生する条件付き確率）について話していました。
どこで条件付確率の話をしたんだ？
突っかかっているわけではありません。 ただ、誤解されるのは、その責任の一端が私にもあると思うんです。
ありがとうございます。
世耕は『確率論・数理統計学のパラドックス』の中で、ド・モワヴルのパラドックスについて述べている。アバターラが ヒントをくれたのでしょう...。
キャンディードと議論しても無意味だし、彼はヒントを得られずそのまま炎上してしまった。
自分で測ってみました。
MOは確率変数のすべての可能な実現の平均である」という定義で、今回の議論に納得できると思います。
積分とは平均化（一般的には正規化乗数の精度で）のことだと書かれている本の参考文献を探すのは億劫ですが、この掲示板の多くの人がそれを確認してくれるはずです。同じ人が、離散的な量については積分は和に置き換えられると言うだろう。
MOは期待値 です。言い換えれば、それは我々が期待するものであり、 理想的な 振る舞いをする確率変数から発生頻度がどのような値であるかを期待する ものである（分布）。
数学的期待値ではなく、Mat.Happened (600) + MO from the second series of 1000 events (500)の混合物を計算したのですね。MOの話をするときは、必ず分量を明示しなければならないのです。さて、あなたの問題では、まさに私が書いたような話をしています。2000本の賽の目のうち、赤い賽の目の数の MOは、最初の1000本の後は600 本になると仮定しています。2000回の賽の目で赤が落ちた数のMOだけで 置き換えようとしてるんだろう。これらはベイズによって、異なる値である :)
それ以外に何があるんだ？MO=1100では、A1 & B2とA1 & A2がMOを中心に対称に配置されており、なぜ両者の確率が等しいのかという疑問が解消されます。以上、疲れました、これで物足りないようなら、私のリファレンスグループから除外させていただきます :) .
追伸：言い忘れましたが、理解するためのもう一つの便利なコツがあります。それは、もう一度すべてをよく考えて読み直すことです。
同僚、静かに。>> しずか早く終わらせよう。ただ、どうか、「道産子」や「ジュナチスト」を巻き込まず、議論と計算で我々の主張を守りましょう。
上の引用文は、MEの定義ではありません。mate expectationの定義そのものは、すぐ下にあります。
MEは期待値 です。つまり、ある確率変数が 理想的な 振る舞い（分布）をしたときに、どの程度の出現頻度を期待するか、その期待 値のことです。
また、特定の（局所的な）一連の出来事の結果に左右されることもない。
MOは次のように仮定されます。 a) 物体の物理的性質に基づくもの、例えば正立方体 p=1/6 MO=n*p
あるいは、経験によって決まる：b)。例えば、1シリーズ1000回のテストを50シリーズ作りました。そして、各シリーズで得られた値から、平均 値を求めます。
というわけではありません。MOと呼んでいるのは確率のことで、離散分布のMOは、取りうる値の積をその確率で割った和に等しいのです。頭/尾の確率=0.5/0.5で、頭=+1、尾=-1とすると、MO=1*0.5-1*0.5=0となります。
しかし、確率がない場合（実際にはない）、P(heads)=トークンの総数/出目の総数を推定する必要がある。つまり、推定される確率は、事象の発生頻度に等しくなる
MO=(1*イーグルの数 - 1*テールの数)/キャスト数。これは、NEの値が2つの場合です。
より高い値では、式は次のようになります。MO=(x1*N1+x2*N2+...+xi*Ni)/N, ここで x1...xi - NE, N1...Ni - フォールの数, N=N1+...+Ni - 総投げ数
なぜ600/400で0.5/0.5の確率に 戻るのか？だから、シリーズが何かを記憶して補正しているからというわけではありません。大数の法則である。この偏差は、Nが大きくなるにつれて、Nそのものよりも緩やかに成長することで補われることになる。もし、最初の試行が600/400であれば、確率の推定値は0.6/0.4である。もし、あと1000回試行して、例えば500/500であれば、確率の推定値は0.55/0.45である。大雑把に言うと、この偏差は試行回数が増えるにつれて小さくなっていく。確率（事象の発生頻度）の見積もりは、無限大の極限においてのみ確率に還元される（ちなみに、テストを重ねれば重ねるほど、それが等しくなる可能性は低くなる）。
条件付確率の話なんてどこに書いてあったっけ？
突っかかっているわけではありません。ただ、誤解を受けるとしたら、私にも責任の一端があると思うんです。
だから、もしあなたがそれを意図していなかったとしたら、あなたの仕事は簡単です。2,000回の試行を行い、1,200回が赤、800回が黒です。1000のシリーズに分解して中間結果を得るという手間をかけずに
(1)相手のレベルを見極めようとすると、相手のレベルか自分の天井のどちらかを見極めることになりますよね。
(2)そして、一方を混同しないこと。
(1)これは本当です。
(2)そして、実現不可能である。 ただし、私の天井だけかもしれませんが...。;) 技術を共有する？ 自分で持っている場合。
このような興味深い情報の出典を、ぜひ教えてください。そんな知識をどこで配っているのか。
フォーラムのメンバーどうか黙っていないで、主張をしてください。このページの最初の投稿は、何が間違っているのでしょうか？
書き飽きたが、もう一度言う：............................。これは、何百年、何千年にもわたる巻尺による観察と、ルーレットテーブルとホイールが完璧に製造され、バランスが取れているという仮定に基づいているんだ。巻尺にはゼロがない（これ以上迷子にならないように）。36ホール。18 赤18 黒 0.5×0.5です。
つまり、あなたの問題は、まさに私が書いたように、2000枚の連射で、最初の1000枚以降に600枚の赤があると仮定した場合のMO枚数の ことなのです。2000回の賽の目で赤が落ちた数のMOだけで 置き換えようとしてるんだろう。ベイズによって、それらは異なる値である :)
さて、MOの定義には条件がない（...最初の1000個以降は600 個と仮定して...） NO!!!それ以外の場合は、出典を参照することが必須です。
以上、疲れました、これで物足りないようなら、私のリファレンスグループから除外させていただきます :) .
いやいや、そんなこと考えないで......。ラウンドの途中で、自分が横になれるのは、本当に疲れて いるときだけ......。))そして、辞められないんですね。誰にも理解されない。
ボクシングをやっていれば、もちろん。))
アヴァルス ありがとうございます。私たちの意見はほとんど同じです。敵に回すところでした ))))それにしても...。
最初の試行が600/400であれば、確率の推定値は0.6/0.4である。さらに1000回の試行を行い、例えば500/500であれば、確率の推定値はすでに0.55/0.45である。
改めて、We ノット 赤がパチンコに落ちる確率を、ある離散的な事象によって推定する。それは、我々の先達（ラプラス、ベルヌーイ、ベイズ）、我々の歴史、赤と黒が落ちる歴史によって、すでにBEFORE HISで生み出されているのだ。それだ!!!!p=q=0.5くらい #define p 0.5 これがポイントです。
もし、そうでないなら、あなたの問題は単純に、赤1200回、黒800回の計2000回の試行を行ったと定式化されるわけです。1000のシリーズに分解して、中間結果を得るような面倒なことは一切なし。
いいえ、そんなことはありません。困ったなあ。どうすれば自分の言いたいことが伝わるのか？もう一度、元の問題をお読みくださいhttps://www.mql5.com/ru/forum/122871/page14#254008
と彼女のパチンコに対する解釈https://www.mql5.com/ru/forum/122871/page16#255508
Само определение мат.ожидания чуть ниже.
МО это ожидаемое значение. Другими словами это то, что мы ждем, какую величину частоты появления ожидаем от случайной величины в идеале её поведения (распределения).
これは世間的な意味での解釈であって、定義ではありません。その定義は、理想的な実現の平均値であり、そこには期待や未来に関するものは何もない、というものです。同じように、将来のある時点におけるランダムなプロセスの予測も定義されている：それはm.o.であり、それ以外のものではないのである。
確率の性質や意味について多くの議論をすることができるが、それでも確率には周波数にないものがある。確率には、過去、現在、未来においてその現象に適用できると仮定した、その現象の振る舞いのモデルが暗黙のうちに含まれているのである。一方、周波数は、過去しかない。
まあ、MEの定義に条件はないのですが（...最初の1000個以降は600 個と仮定して...）
よし、そうしよう。では、あなたが頑なに拒否している信憑性のある事象の会計処理をあきらめなければならないのでしょうか？最初の一連のテストでは、「レッド」に600件のヒットをもたらしたのです。しかし、最初の1000回の試行がすでに600人のレッズを生み出したという前提で、イベント全体（2000回の試行）から平均的に何を期待できるかを計算しなければならないのです。
大したことはないだろう。2回目の1000回の試行で赤の数の期待値がちょうど500になることが分かっている。私たちのプロセスはベルヌーイ主義なので、過去はこの期待値に何の影響も与えないことが分かっています。さて、最初のシリーズで600がすでに出ていることを知り、さらに500を追加します。
期待値、予測値など呼び方はどうあれ、とにかく、2000回の試行を重ねた結果、得られるものの中心は500+600であろう。
Потрудитесь, пожалуйста, источники столь интересной информации все же предоставить. Где раздают такие знания?
まあ、MOの定義に条件はないんですけどね（...最初の1000人の後に600 人になることを条件として......）。
今一度、間違いなく最後の一枚を。MOの定義にはありえない、そのMOを知りたい値の 定義にあるのです。そして、あなたが個人的にその定義を 与えたのであって、誰もあなたの舌を引っ張ったわけではありません。
せっかく書き込みを始めたのですから、もう一つ提案してみましょう。
そこで、正しいルーレットを持って、何度も何度もスピン（ボールを投げることを忘れずに）してください。すべての結果を2000本のロールに分割する。結果の平均を計算し、うまくいけば1000に近い結果を得ることができます。これが一連の2000本ロールにおける赤落ちの数の MO推定値となる。無限大に回し続ければ、限りなく1000に近い数字になる。
でも、気を抜いてはいけませんよ。:)次の課題は、もっと複雑なものになります。最初の1000個以降が600個という条件で、2000シリーズの赤ヒットの 数を推定する必要があります。全2000枚の中から、最初の1000枚以降に600枚の赤がヒットしたシリーズだけを残す必要があります。 しかも、その数は圧倒的に少ない。だから、手口の推定には、ルーレットを何回も何回も回すのではなく、もっと何回も回さなければならない。それは自分のせいだ。しかし、ここでようやくこれらのシリーズをかなり大量に入手し、平均値を計算して......。1,000より1,100に近いのは間違いない。1000が出るまでルーレットを回させてもらってもいい。あるいは、あなたが私に同意するまで。
まずは簡単な作業で練習してみるのもいいでしょう。2000、1000、600ではなく、4、2、2としてください。つまり、抽選結果を4系列に分け、2回抽選して赤が2個あったものを選ぶのである。最初のまともなスコアには膨大な数のドローは必要ないので、（ルーレットがなければ）コインを持ってすぐに始めることができます。MOスコアが2に近づくまで、あるいはその値のMOが3であることに合意するまで、まだ続けることができます。
賛成？
赤を2回転倒させた後、4回転倒の連続は自分の（というか自分の）期待値に近づくべきなのか？
600/400になると、なぜ確率が 0.5/0.5に戻るのか、不思議に思いませんか？
その質問は、まったく気にならない。気になるのは、プレイしたゲームの量とこれだけのマイナス期待値（1/37＝ゼロ）、そしてこれだけのスタート資金（預金）があれば、少なくとも6～7回は破産しているはずなのに、ルーレットの勝ち方（金額的な）を数学的に説明できないことです。 しかし、そうはならなかった。
.......
私もトップスターターと同じことに悩まされています。ただ、少し違うのは、他人のチャートを見せて、"これは何？"と聞いてくることです。
私は自分のチャートを（ルーレットとはいえ、ポイントではなく）「見せる」、また「何ですか？ でも、チャートと違って、何か説明できるんです。 しかし、誰も興味を示さないようです
では、なぜ私たちはここにいるのでしょうか、皆さん？