Gambling Near-Misses – Illusion, Reality, and Theory

Gambling Near-Misses – Illusion, Reality, and Theory

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"나는 그 정도로 가까웠어!" (승리에 가까웠어!)는 도박꾼들 사이에서 흔히 자주 하는 말이나 생각으로, 일반적으로 도박에 특화된 것이 되었습니다. 게임에서 승리하려면 크래프, 배캐럿, 블랙잭에서처럼 1점이 더 필요하거나 적게 필요한 경우가 많았고, 특정 카드(포커 및 기타 카드 게임에서처럼) 1점, 슬롯이나 스크래치 카드 페이라인에 1점, 복권 추첨에 1~2개의 숫자가 필요했습니다.이러한 상황은 도박꾼에게 모순적인 감정을 유발합니다. 한편으로

는 승리를 놓친 슬픔도 있지만, 다른 한편으로는 승리를 놓칠 뻔했다는 점에서 가까운 미래에 승리할 수 있다는 희망도 있습니다. 그러나 후자의 감정은 사실 잘못된 믿음의 결과이며, 이 글에서는 이에 대해 이야기하겠습니다.도박꾼이 거의 놓칠 뻔한 상황을 고무적인 신호로 받아들여 도박을 계속하기로 결심하게 되면, 이 거의 놓칠 뻔한 승리를 쫓기 위해 문제 도박에서 이러한 거의 놓칠 뻔한 효과는 인지 왜곡으로 간주되며 문제 도박 행동의 주요 위험 요소로 인식됩니다.

니어미스란 무엇이며, 니어미스의 종류는 무엇인가요?

전문가들은 니어 미스를 성공에 가까워 보이는 실패로 대략 정의합니다. 이는 승리한 결과와 약간 다른 결과와 관련이 있습니다.게임, 특히 슬롯의 발달로 인해 근접 미스의 유형에 대한 구분이 이루어졌습니다. 따라서 우리는 두 가지 유형의 근접 미스를 구분합니다: 직접적인 근접 미스(게임의 출력 문자열이나 숫자, 기호, 카드 조합 등과만 관련된 것)와 간접적인 근접 미스(게임이 결과와 함께 표시하는 영역과 관련된 것, 즉 슬롯의 페이라인 위나 아래에

인접하게 나타나는 것)입니다. 또 다른 차이점은 순수한 우연에 의한 근접 미스(즉, 우연에 의한 근접 미스)와 인위적이거나 공학적인 근접 미스를 구분하는 것입니다. 후자의 유형은 현대 슬롯에 존재하며, 개발자가 특정 기술을 통해 게임의 매개변수를 사전 조작하면 특정 빈도로 근접 미스처럼 보이는 조합이 발생합니다. 이러한 사전 조작은 스크래치 카드와 동일하며, 스크래치 카드에서는 평평한 형태로 수상 심볼을 클러스터로 미리 인쇄하여 발견 시

근접 감각을 만들어냅니다. 조합적 니어미스는 특정 항목의 수(슬롯, 복권, 빙고, 카드 게임 등)를 제외하고는 다른 금액이 아닌 항목의 조합으로만 최종 결과가 평가되는 게임에 특화된 것을 말하며, 누적 니어미스는 부분 결과에 부착된 값의 합을 통해 최종 결과가 평가되는 게임에 특화된 것을 말합니다(블랙잭, 바카라, 크래프 및 백가몬과 같은 주사위 게임에 특화된 일부 게임 상황 등).

니어 미스 "수학하기"

니어미스에 대한 추상적인 정의는 조합론적 용어로 표현됩니다우연의 게임을 고려하고 O로 최종 결과를 나타내세요. 즉, 그 게임에서 다른 결과가 뒤따르지 않고 O가 승리 규칙과 일치할 경우 상을 받는 결과를 기준으로 합니다.O는 n개의 부분 결과 O = (e1, e2 en)로 구성된 조합, 배열, 유한 문자열 또는 벡터입니다. 여기서 ei는 게임에 따라 기호, 카드 또는 숫자 형태의 1차원 결과(items)입니다. 게임 규칙에 정의된 주어진 n-크기 승리 결과 W에 대해, W

가 단 하나의 요소 ei(집합 theore 표기법에서 O - W = {ei})에서만 O와 다를 경우, O의 발생은 W의 거의 누락된 것으로 간주됩니다. (정의는 두 개 이상의 부분 결과가 누락되도록 일반화할 수 있으며, 간단히 설명하자면, 하나의 항목이 누락된 상태에서 정의를 유지하겠습니다.).순서는 포함되지 않으므로, en을 W에서 누락된 요소로 간주하세요. 실제로 O의 실제 또는 환상 연대기의 경우, 도박꾼에게 이 상황은 가장 답답하고 감정적입니다.유한 문자열

S1 = (e1, e2, ..., en-1)은 승리 결과 W와 일치하는 결과 O의 부분이고, S2 = (en)은 일치하지 않는 부분입니다. 그런 다음 거의 missed에 가까운 결과를 2차원 조합 O = (S1, S2)로 표현할 수 있으며, 여기서 일치하는 부분 S1은 다차원이고 일치하지 않는 부분 S2는 1차원입니다.이 추상적인 정의는 도박꾼이 실제로 근접 미스 효과 내에서 하는 일을 반영합니다. 즉, 최종 결과 O의 두 부분, 즉 일치하는 부분 S1과 일치하지 않는 부분 S2로 나누어 정신적 표현을 만드는 것입니다. 이 분할이 없으면 정의된 대로 근접 미스가 발생하지 않습니다.

니어미스에 대한 확률 정보

이제 확률적 이벤트로서 니어미스에 어떤 확률이 관련되어 있는지 살펴보겠습니다. 먼저, S1과 S2는 독립적일 수도 있고 독립적이지 않을 수도 있다는 점에 유의하세요. 예를 들어 주사위 게임이나 고전적인 기계식 슬롯에서는 주사위가 굴리고 릴이 서로 독립적으로 회전하기 때문에 독립적이지만, 포커 게임, 블랙잭, RNG가 있는 가상 릴 슬롯에서는 그렇지 않습니다. 게임 이벤트로서 O, W, S1 또는 S2의 확률은 측정된 이벤트가 발생하기 전에 사용할 수

있는 정보로 특징지어지는 두 가지 확률 필드에서 정의되고 계산됩니다.S1과 S2가 독립적이라면, 이 확률들 사이에는 다음과 같은 관계가 있습니다(1) P0 ( O ) = P0 ( S1 ) . S1이 발생하기 전 정보의 확률 필드에서 O의 확률로 P0 ( S2 ) [이것은 P0인 o (원본)로 표시됨].(2) P0 ( W ) = P0 ( S1 ) . P0 ( W - S1), 위와 같은 확률 필드에서 W의 확률과 동일합니다 (마지막 괄호 안의 표기는 집합 theore).이제 S1이 발생한 직후(분할 시점, S2가 발생하기 전)입니

다:(3)분할 순간 정보의 확률 필드에 있는 Ps ( O ) = Ps ( S2 ) = P0 ( S2 ) 입니다 [이것은 Ps split와 함께 s (split)로 표시됩니다]. 그 정보는 S1의 발생입니다.(4)위와 같은 확률 필드에서 Ps ( W ) = Ps ( W - S1 ) = P0 ( W - S1 ).관계 (1)에서 (4)까지의 대수적 연산을 수행하면 P0 (W) = Ps ( W ) . P0 ( S1)이 됩니다. 여기서 S1을 변수로 삼으면 (W는 게임 규칙마다 주어지므로 P0( W )는 일정하지만, Ps ( W )는 S1에 따라 달라집니다), 우리는 곱 Ps ( W ) . P0 ( S1

)이 일정하다는 것을 알 수 있습니다.S1과 S2가 독립적이지 않은 경우(조건부 확률이 관련된 경우)에도 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다.기본적인 수학 용어로 거의 실수에 가까운 것을 완전히 설명하기 위해 필요한 것은 이것뿐이며, 수학을 따르지 않았다면 그 두 확률의 곱은 일정하다는 것만 기억해야 합니다.

갬블러의 척도와 적절한 척도

"나는 그렇게 가까웠다"는 관찰과 의도를 모두 표현합니다. 관찰은 승리에 매우 가깝다는 것입니다. 하지만 "가까웠다"는 것은 무엇이고 "저게"는 무엇일까요? 이는 근접 미스를 정의하는 조합론적 용어로 답할 수 있습니다: 도박꾼에게 "가까웠다"는 것은 조합의 크기, 즉 승리 결과와 결과가 얼마나 다른지를 측정하는 척도입니다. "저게"는 그 차이의 숫자이며, 우리는 1을 근접 미스의 표준 크기로 삼았습니다.도박꾼의 측정값이 근거리 미스에 적합하지

않거나 관련이 없는 이유는 무엇인가요? 이는 "나는 그만큼 가까웠다"는 암묵적인 의도적 측면 때문이며, 사실상 "따라서 다시 그 상황에 처하기 위해 플레이할 것이며, 아마도 다음번에는 놓치지 않을 것이다"라고 말합니다. 의도적 측면은 불확실성 하에서의 예측을 포함하며, 불확실성에 대한 유일한 엄격한 측정값은 확률입니다. 따라서 우리는 근거리 미스의 정의에 확률적 설명을 포함시켜야 합니다.이제 의도 예측 측면에 집중해 보겠습니다. 이는 효

과와 함께 이중 예측을 보여줍니다: (P1) "나는 다시 이 (거의) 상황에 놓이게 될 것이다" 그리고 (P2) "그 시간(또는 또 다른 '다음')에는 내가 이길 것이다 (W)."확률 측면에서 예측 P1의 실현은 P0(S1)에 따라 달라지거나 빈도주의 측면에서 이 확률이 높을수록 S1의 빈도가 높아집니다. 예측 P2의 실현은 Ps(W)에 따라 달라지며, 앞서 섹션에서 살펴본 것처럼 두 확률은 곱이 일정하기 때문에 관련이 있습니다.물론 낙관적인 전망은 P1과 P2의 실현에 대한

확신을 통해 표현됩니다. 그러나 P1과 P2의 확률의 곱은 일정하기 때문에 하나가 높을수록 다른 하나가 낮아집니다. 따라서 한 예측에 대한 강한 신뢰는 다른 예측에 대한 신뢰를 약화시켜야 하며, 전체 신뢰도는 두 예측 중 어느 것에만 영향을 받아서는 안 됩니다. 또한 실제 수치 확률과 관련하여 대부분의 확률 게임에서 일반적으로 둘 다 매우 낮다는 것은 잘 알려져 있습니다.

차이점을 구체적으로 보기

예시를 제공하기 위해 복권에서 하나, 블랙잭에서 하나를 예로 들어보겠습니다.6/49 복권에서 6개의 숫자가 있는 한 줄짜리 티켓과 당첨 결과에 4개의 당첨 번호가 있다고 가정해 보겠습니다. 첫 5개의 추첨에서 이미 3개의 당첨 번호가 나왔으며 6일이 추첨되기를 기다리고 있다고 가정해 보겠습니다. 처음 5개의 추첨에서 3개의 당첨 번호가 나올 확률은 0.004961로, 확률 P0(S1)로 약 0.5%입니다. 6번째 추첨 번호에 당첨될 조건부 확률은 0.06818(약

6.8%—큰 숫자!), 즉 Ps(W)입니다. 그러나 이들의 상품은 0.000338이며 거의 0%입니다! 더 이상 거의 놓칠 뻔한 숫자처럼 보이지 않죠?단 하나의 덱 블랙잭 상황을 고려해 보세요. 당신이 유일한 플레이어이고, 처음 두 장의 카드에서 19점을 획득했습니다. 딜러의 카드는 A 또는 2가 아니며, 다음 카드에서 블랙잭을 기대할 수 있습니다. 첫 두 장의 카드에서 19점을 획득할 확률은 P0(S1)으로 6.03318%이고, 세 번째 카드에서 A 또는 2를 획득할 확률은

Ps(W)로 8.16326%입니다. 그들의 제품은 0.4925%입니다. 다시 말하지만, 그렇게 "가까운" 상태는 아닙니다! 하지만 어쨌든, 이것은 실제로 분할 시점에서 "가까운" 상태로 평가되는 도박꾼이 아니라 우리의 "가까운" 상태입니다.따라서 우리의 근접 미스 효과 맥락은 사건의 결합 확률을 과대평가하는 인지 왜곡이라는 특수한 형태의 결합 오류를 드러냅니다.

그 모든 수학적인 것들 때문에?

이제 중립적인 입장에서 근접 미스에 대한 수학적 설명을 개괄적으로 살펴봅시다. 이 설명은 결과를 일치하는 부분과 일치하지 않는 부분으로 나눈 직접적인 결과로 영향을 받는 도박꾼의 입장에서 근접 미스와 근접 미스 효과를 반영했습니다. 그러나 표준 수학 모델에서는 단순히 조합적 또는 연대기적으로 분할하지 않고 전체 결과 O를 고려합니다.수학적 모델의 기능과 목표(표현, 예측, 측정, 최적화 등)와 관련하여 S1과 S2를 별도로 취급할 수학적 이유

는 없습니다. O는 다른 결과와 동일한 상태를 가지며 승리 여부에 관계없이 수학적 구조의 요소입니다. 확률 모델에서 O는 해당 게임의 샘플 공간에 있는 기본 이벤트일 뿐이며 다른 내용이나 해석이 주어지지 않습니다. 이벤트 O는 O의 분할에 관계없이 동일한 특정 사전 발생 확률 P(O)를 가지며, O는 최종 결과이므로 이론적 또는 실용적 목표에 해당하는 유일한 확률입니다. 그렇다면 왜 이 수학적 설명이 중요할까요?거의 미스에 가까운 효과를 극복하는 데

있어 당연히 간단한 방법은 도박꾼이 결과 조합을 두 시퀀스로 나누는 것입니다. 이 표현에서는 거의 미스 또는 거의 미스 효과가 없습니다. "분할 금지" 표현에 기반한 인지 개입은 성공할 수도 있고 실패할 수도 있습니다. 거의 미스 효과는 다른 모든 인지 왜곡과 마찬가지로 인지 교육 자산보다 우세할 수 있는 신경학적 및 심리적 원인을 가지고 있습니다. 우리의 뇌는 항상 연상을 일으키며, 그 중 일부는 잘못된 믿음을 몇 배 더 강화하는 감정을 유발합니

다.그러나 근접 미스의 경우, 수정과 관련하여 항상 긍정적인 대안이 있습니다: 도박꾼에게 "분할 없음" 표현이 효과가 없다면, 도박꾼의 지표에서 "그 가까운" 확률이 실제로 "지금까지" 존재하며 근접 미스는 단지 미스일 뿐이라는 수학적 설명이 남아 있습니다. 즉, 빈번한 근접 미스가 발생하면 도박꾼은 끊임없이 미스하는 것이 아니라 패배하는 것입니다.토토사이트랭크