صفر سے ڈریگن ٹائیگر چیمپئن تک: ایک ڈیٹا پر مبنی گائیڈ

by:DataDragoness1 ہفتہ پہلے
1.41K
صفر سے ڈریگن ٹائیگر چیمپئن تک: ایک ڈیٹا پر مبنی گائیڈ

میرا ڈیٹا سائنسدان کا سفر

جب میں نے پہلی بار یو ایس سی میں ریسرچ کے دوران ڈریگن ٹائیگر دیکھا، تو اس کی سادگی نے مجھے متاثر کیا۔ ‘ڈریگن بمقابلہ ٹائیگر’ بیٹنگ کی سطح کے نیچے پیچیدہ امکان کے نمونے تھے جن کا تجزیہ میرے لیے دلچسپی کا باعث تھا۔

کھیل کے پیچھے کے نمبرز

10,000 راؤنڈز کا تجزیہ کرنے کے بعد، میں نے تصدیق کی:

  • امکان تقسیم: 48.6% جیتیں، ٹائی 9.7%
  • مورخ کنارہ: معیاری گیمز میں 3.73% فائدہ ہوتا ہے
  • توالی نمونے: نتائج پر انحصار نہیں (p=0.87)

بینک رول مینجمنٹ

میں نے ایک جدید شرط لگانے والی نظام بنایا جو Kelly Criterion پر مبنی ہے:

  1. چھوٹی شرطوں سے شروع (0.5% بجٹ)
  2. نقصانات کے بعد اضافہ (2.5x تک)
  3. جیت پر ری سیٹ

DataDragoness

لائکس76.85K فینز3.93K