タグ付けされた質問 「games」

同僚と賭けをして、50のピンポンゲーム（最初に21ポイントを獲得し、2で勝った）のうち、50をすべて勝ち取るという賭けをしました。ポイントに加えて、私はこれまでにすべてのゲームに勝ちました。私はポイントを獲得する可能性が58％であり、ポイントを獲得する可能性が42％あるかどうか疑問に思っています。ゲームに勝つ可能性は何パーセントですか？確率の差を埋めることができる公式はありますか？ 私たちはあちこちでグーグル検索を行い、会社のデータサイエンティストに尋ねさえしましたが、正解は見つかりませんでした。 編集：うわー、私は応答の徹底に感銘を受けています。本当にありがとうございました!!! 人々が好奇心を抱いている場合には、賭け方の最新情報があります。50試合中18試合に勝ったので、さらに32試合に勝つ必要があります。私はすべてのポイントの58.7％を獲得したため、対戦相手は41.3％のポイントを獲得しました。私の対戦相手の標準偏差は3.52、彼の平均スコアは14.83、彼の中央値は15.50です。以下は、これまでの各ゲームのスコアのスクリーンショットです。人々が興味を持っている場合、賭けが進むにつれて更新を続けることができます。 編集＃2：残念ながら、まだいくつかのゲームしかプレイできませんでした。結果は以下のとおりです。スコアのスクリーンショットの束がないように、写真を交換し続けるだけです。 最終更新：ゲーム＃28で同僚についに負けました。彼は私を21-13でbeatった。ご協力ありがとうございます！

90 probability  games 

私は、次が真であると仮定します。公正なコインを想定し、コインを投げながら、行の10頭を得ることが次のコイントスが尾であることの可能性を高めるません関係なく、周りに翻弄される確率および/または統計的な専門用語のどのような量、 （しゃれを許しなさい）。 そうであると仮定して、私の質問はこれです：私は一体どうやって誰かを説得するのですか？ 彼らは賢くて教育を受けていますが、私はこれに関して正しいと思うかもしれないとは考えないように決心しているようです（議論）。

57 probability  independence  intuition  games  bernoulli-process 

プレイヤーに「統計学者のように考えて」もらうゲームはありますか？ たとえば、lightbotを使用すると、「非常に基本的な方法で」「プログラマのように考える」ことができます。エンターテインメントまたは教育用に設計されたゲームはありますか？相関、p値、最小二乗、分散、さまざまな種類の確率分布、平均への回帰などの基本概念に慣れるのに役立つゲームがありますか？ 1つの例は、この相関推測ゲームです。 （私はそのようなアプリケーションを開発することを考えているので、私は尋ねています、そして、以前の仕事が存在するものの広い視野を得ようとしています）

41 teaching  games  application 

コンピュータは長い間、「ブルートフォース」技術を使用してチェスをプレイし、特定の深さまで検索してから位置を評価することができました。ただし、AlphaGoコンピューターはANNのみを使用して位置を評価します（私が知る限り、深さ検索は行いません）。AlphaGoがGoをプレイするのと同じ方法でチェスをプレイするチェスエンジンを作成することは可能ですか？なぜ誰もこれをしなかったのですか？このプログラムは、今日のトップチェスエンジン（およびチェスプレイヤー）よりも優れたパフォーマンスを発揮しますか？

32 neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning  games 

タイルがあり、それぞれに文字が書かれたバッグがあるとします。あり文字'A'、とタイル 'B'で、というように、と 'ワイルドカード'タイルは、（私たちが持っている）。単語数が有限の辞書があるとします。交換せずにバッグからタイルを選びます。選択されたタイルが与えられた場合、辞書からゼロ語を形成できる確率をどのように計算（または推定）しますか？nnnnAnAn_AnBnBn_Bn∗n∗n_*n = nA+ nB+ … + nZ+ n∗n=nA+nB+…+nZ+n∗n = n_A + n_B + \ldots + n_Z + n_*kkkkkk Scrabble（TM）に慣れていない人には、ワイルドカード文字を使用して任意の文字と一致させることができます。したがって、単語[ BOOT ]は、タイル 'B'、 '*'、 'O'、 'T'で 'スペル'できます。 問題の規模を理解するために、は7のように小さく、は約100で、辞書にはサイズ以下の約100,000語が含まれています。kkknnnkkk 編集：「単語を形成する」とは、長さが以下の単語を意味します。したがって、単語[ A ]が辞書にある場合、バッグから単一の 'A'を描画するだけで、 '単語を形成しました'。辞書に長さ1の単語があると仮定できる場合、ワイルドカードの問題は根本的に単純化されます。存在する場合、ワイルドカードの描画は自動的に長さ1の単語に一致するため、ワイルドカードがない場合に集中できます。したがって、より滑りやすい形式の問題には、辞書に1文字の単語がありません。kkk また、バッグから文字が描画される順序は重要ではないことを明示的に述べる必要があります。単語の「正しい」順序で文字を描く必要はありません。

27 sampling  games  probability 

チームスコアのスプレッドシートがあります。最初のチームが10ポイント獲得。各チームには2人のプレーヤーがいます。プレーヤーは常に異なるチームメイトとプレイしますが、完全にランダムに選択されるわけではありません。個々のスコアは保持されません。 基本的に、ビルとボブはアンディ、アリスは10-4、ジェイクとビルはジョーとジョン10-8を破りました... 利用可能なすべての試合データに基づいて、個々のプレーヤーのランキングを決定することは可能ですか？基本的に、各プレーヤーがポイントの点で、または他のプレーヤーと比較して各ゲームにどれだけ貢献しているかを確認するには？

19 ranking  games  bradley-terry-model 

タイルがあり、それぞれに文字が書かれたバッグがあるとします。あり文字'A'、とタイル 'B'で、というように、と 'ワイルドカード'タイルは、（私たちが持っている）。単語数が有限の辞書があるとします。nnnnAnAn_AnBnBn_Bn∗n∗n_*n=nA+nB+…+nZ+n∗n=nA+nB+…+nZ+n∗n = n_A + n_B + \ldots + n_Z + n_* 交換せずにバッグからタイルを選びます。kkk 選択したタイルを指定した辞書から、長さ（1 < = <）の特定の単語を形成できる確率をどのように計算（または推定）しますか？llllllkkkkkk Scrabble（TM）に慣れていない人には、ワイルドカード文字を使用して任意の文字と一致させることができます。したがって、単語「BOOT」は、タイル「B」、「*」、「O」、「T」で「スペル」できます。文字が描画される順序は重要ではありません。 提案：答えを書くのを簡単にするために、質問に答える方が良いかもしれません：新しいバッグから7文字を引いた後、可能な動きの中で「ブート」という単語を持っている確率はどれくらいですか？ （問題の概要は、この同様の質問からコピーされています）

18 probability  games  combinatorics 

先週、私の良き友人と興味深い議論をしました。彼はオンラインポーカーをプレイしていて、新しいサブスクリプション/追加の送金とあなたが配られるカードの間には関係があると示唆していました。これが本当なら、サイトはおそらく多くのリスクを冒すでしょうが、それでも問題は私を魅了します。 これに対する最初のアプローチは、友人に「良いカード」を定義して簡単な 二項検定。私の友人は、本当に良いカードが何であるかを定義するのに苦労しました。彼が本当に悪いカードを獲得した場合、彼はフォールドすることを知っていますが、彼が良いカードを獲得した場合、彼はオールインすることを知っています-悪いカードはその間にあります。 私の他のアプローチは、与えられた各ハンドの正確な確率を計算し、それが異なる分布形状と真のシフトを検出するはずなので、おそらくウィルコクソンの符号付きランク検定を使用して、予想と異なるかどうかを確認することです。難しいのは、正確な確率を計算することだと思います。 データは、最初の0〜100枚の配られたカードと1週間後の300〜400枚の配られたカード（またはしばらくサイトにいた友人）で構成されます。 質問：この問題にどのようにアプローチしますか？ テキサスホールデムの仕組み 私はエキスパートゲーマーではありません（テキサスホールデムを3〜4回しかプレイしていません）が、かなり簡単です。詳細については、ウィキペディアのページをご覧ください。 通常のポーカーとの主な違いは、開始時に2枚のカードしか受け取れないことです。これらのカードを切り替えることはできません。テーブルには、もう5枚のカードが裏向きにあります。2つとテーブル5を組み合わせることで、最高の5カードポーカーハンドを選択します。 たとえば、2つのエースを獲得した場合、良いスタートを切り、おそらく強力になります。7と2を持っている場合、勝つチャンスは非常に少なく、すぐにフォールドします。難しい部分はおそらくクイーンと9で、カードは「平均」を上回っていても何もなしで終わる可能性があります。ここでポーカーのハンドのリストを見つけることができます。

15 binomial  games  wilcoxon-signed-rank 

「人工知能研究におけるチェスの役割」（pdf）を読んでいて、興味深いことに、 経験[...]は、チェスの専門家からの入力は、一般的には有用ですが、完全には信頼できないことを示唆しています。 これの良い例は、Deep Thoughtの評価関数です。有能な人間のチェスの専門家によるいくつかの変更は、大幅な改善に失敗し、マシンのパフォーマンスに悪影響を与えることさえありました。 ここでは、人間の専門家が彼らの専門知識と一緒に、彼ら自身の偏見をプログラムに導入しました。この問題を解決する1つの方法は、プログラムに許可されるエキスパート入力のタイプと量を制限することです。他の人はほとんど「知識のない」マシンを持っています。 現代の研究と実践において、それはどの程度真実ですか？ それは大きな問題ですか、それともチェスのゲームに特有の何かですか？

15 games  artificial-intelligence 

この質問は、ポケモンソウルシルバーのミニゲームに触発されたものです。 この5x6領域に15個の爆弾が隠れていると想像してください（編集：最大1個の爆弾/セル）： 行/列の合計を考慮して、特定のフィールドで爆弾を見つける確率をどのように推定しますか？ 列5（合計爆弾= 5）を見ると、次のように思うかもしれません。この列では、行2で爆弾を見つけるチャンスは行1で見つける可能性の2倍です。 この（間違った）直接比例の仮定は、基本的に標準の独立テスト操作（カイ二乗など）を間違ったコンテキストに描画すると説明できるため、次の推定につながります。 ご覧のように、直接比例は100％を超える確率の推定につながり、それ以前でも間違っています。 そこで、考えられるすべての順列の計算シミュレーションを実行し、15個の爆弾を配置する276のユニークな可能性を導きました。（与えられた行と列の合計） 276のソリューションの平均は次のとおりです。 これは正しい解決策ですが、指数関数的な計算作業のため、推定方法を見つけたいと思います。 私の質問は今です：これを推定する確立された統計的方法はありますか？これが既知の問題であるかどうか、それがどのように呼ばれるか、お勧めできる論文/ウェブサイトがあるかどうか疑問に思っていました！

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

世界にドッジボール選手が80人いると想像してください。彼らはそれぞれ、他の79人のプレイヤーとランダムに何千ものドッジボールゲームをプレイしました。これはチームのない世界です（たとえば、すべてのプレイヤーは各ゲームでどちらかのチームでドラフトされる可能性があります）。各プレイヤーの以前の勝率を知っています（たとえば、1つはすべての以前のゲームの46％を獲得し、もう1つは彼の以前のゲームの56％を獲得しました）。試合が予定されていて、各チームで誰がプレーしているのかがわかります。以前の勝率も知っています。 チームの構成に基づいて各チームが勝つ確率を計算する最良の方法は何ですか？ 比較的高度な計算（ロジスティック回帰など）が必要な場合は、詳細をいくつか教えてください。私はSPSSにかなり精通していますが、フォローアップの質問をする必要はありません。 さらに、アーカイブデータを使用してメソッドの精度をどのように調べることができますか？ほとんどのプレイヤーは40〜60％程度ホバリングしているので、はっきりとは分からないでしょうが、それでもです。 具体的には、チームAが勝つ確率はどのくらいですか？ A-以前の勝率が52％、54％、56％、58％、60％の個人で構成B-以前の勝率が48％、55％、56％、58％、60％の個人で構成 （これは、説明のための単なるランダムな例です。2つの非常に良いチームです。） 編集：非常に単純なアルゴリズムから始めて、それがどのように機能するかを見る方法はありますか？各チームのパーセンテージを単純に合計し、パーセンテージが最も高いチームが勝つと予測することができます。もちろん、分類は正確ではありませんが、数千件以上のアーカイブされたゲームを偶然よりも予測できるかどうかを確認できました。

13 probability  games  paired-comparisons  odds 

以下を解決するのに苦労しています。 エースを獲得するまで、標準の52カードデッキからカードを交換せずに引きます。2を得るまで残っているものから引きます。3に進みます。デッキ全体がなくなった後、予想される数はどれくらいですか。 させるのは自然でした Ti=first position of card whose value is iTi=first position of card whose value is iT_i = \text{first position of card whose value is }i Ui=last position of card whose value is iUi=last position of card whose value is iU_i = \text{last position of card whose value is …

12 self-study  conditional-probability  conditional-expectation  games  conditioning 

テニスには独特の3層のスコアリングシステムがあり、より良いプレーヤーを決定するための実験としての試合という観点から、これには統計的な利点があるのだろうかと思います。 慣れていない人のために、通常のルールでは、2ポイントのリードがある限り、ゲームは最初から4ポイントで勝ちます（つまり、4-2の場合は勝ちますが、4-3の場合はさらに1ポイントが必要です。 1人のプレイヤーが2つ先になるまで進みます）。 セットはゲームのコレクションであり、セットは最初から6までに勝ち、再び2で勝たなければなりません。ただし、今回は特別なタイブレーカーゲームが行われます（ウィンブルドンの最終セットなどを除く）。 ..） 試合は、競争に応じて最初の2セットまたは3セットで勝ちます。 今、テニスはゲームが不公平であるという点でも奇妙です。どの時点でも、サーバーには大きな利点があります。したがって、サーバーが交互に行うゲームは異なります。 タイブレーカーゲームでは、すべてのポイントの後にサーブが交互に行われ、2ポイントのリードで、最初から7ポイントになります。 プレーヤーAがサーブでポイントを獲得する確率がpspsp_sあり、を受け取ったと仮定しprprp_rます。 問題はこれです。 A）ビッグ「Nゲームのベスト」マッチとしてテニスをしたばかりで、通常のベスト5セットテニスと同じ精度を与えるゲームの数 B）ちょうど大きなタイブレーカーゲームとしてテニスをプレイした場合、5セットテニスの通常のベストと同じ精度を与えるポイントはいくつですか？ 明らかに、これらの答えはとp rの値自体に依存するため、知っておくとよいでしょうpspsp_sprprp_r C）、p rが一定の場合、通常のテニスでプレイされるゲームとポイントの予想数はいくらですかpspsp_sprprp_r 「精度」の定義 両方のプレイヤーのスキルが一定であると仮定した場合、無限の時間プレイした場合、プレイの形式に関係なく、いずれかのプレイヤーがほぼ確実に勝ちます。このプレイヤーは「正しい」勝者です。正しい勝者はのプレイヤーであると確信しています。pr+ps>1pr+ps>1p_r+p_s > 1 プレイのより良い形式は、同じポイント数で正しい勝者をより頻繁に生成するか、逆に少数のポイントで同じ確率で正しい勝者を生成するものです。

12 probability  inference  games 

論文はこちらです。 ロールアウトポリシー...は、高速でインクリメンタルに計算されたローカルパターンベースの機能に基づく線形のソフトマックスポリシーです... ロールアウトポリシーとは何か、およびそれが移動を選択するポリシーネットワークとどのように関連するのかわかりません。簡単な説明はありますか？

11 machine-learning  monte-carlo  reinforcement-learning  games 

多数のクリケットゲーム（数千）の詳細を示すデータセットがあります。クリケットでは、「ボウラー」が「打者」の連続で繰り返しボールを投げます。ボウラーは打者を「出」しようとしています。この点で、野球の投手や打者とよく似ています。 データセット全体を取り、打者を獲得したボールの総数をボーリングされたボールの総数で割ると、ボウラーが打者を獲得する平均確率が得られることがわかります-約0.03（うまくいけば、私はすでに間違っていませんか？） 私が興味を持っているのは、特定の打者が次のボールで特定のボウラーによってボウリングされる確率を計算してみることです。 データセットは、特定のボウラーが数千のボールをさまざまなバットマンにボーリングするのに十分な大きさです。したがって、ボウラーが達成したアウトの数をボーリングしたボールの数で単純に除算して、その特定のボウラーが次のボールからアウトを獲得する新しい確率を計算できると思います。 私の問題は、特定のボウラーが特定の打者で統計的に有意な数のボールをボウリングしたことを保証するのに十分な大きさのデータセットではないことです。したがって、特定の打者に直面している特定のボウラーのアウトの確率を計算することに興味がある場合、これは同じ単純な方法で行うことはできないと思います。 私の質問は、次のアプローチが有効かどうかです： データセット全体で、ボールがアウトになる確率は0.03です。 私が平均してボウラーAが0.06（つまり、平均ボウラーの2倍の確率）から出る確率を計算すると、 そして、平均して、打者Bは0.01（平均的な打者と同じくらいの確率で3分の1）から外れる確率を持っていました、 その特定の打者がその特定のボウラーの次のボールに出る確率が0.06 *（0.01 / 0.03）= 0.02になると言うのは有効ですか？

9 probability  modeling  games