Texas Hold’em Poker Dan Monte Carlo No ratings yet.

Ada suatu periode dalam hidup saya ketika saya sering bermain poker, khususnya Monte Carlo. Saya menyukai segalanya tentang itu – mencoba mengantisipasi langkah lawan Anda selanjutnya. Menghitung probabilitas berdasarkan sedikit informasi yang saya miliki. Menempatkan taruhan kecil dan besar, dan mengelola jiwa, termasuk naik naik turunnya permainan.

Dalam poker, ada pepatah populer, “mainkan pria (wo), bukan kartu.” Dengan kata lain. Anda tidak akan memiliki semua informasi yang Anda butuhkan tentang kartu lain dalam permainan. Jadi Anda harus melakukan yang terbaik dengan apa yang Anda ketahui tentang gaya bermain lawan Anda.

Saya baru-baru ini diingatkan akan hal ini ketika saya membaca buku karya psikolog pemenang penghargaan Maria Konnikova The Biggest Bluff, sebuah memoar tentang pengalamannya menjadi juara poker dan apa yang dipelajari dari permainan tentang kehidupan. Dalam bukunya, Maria membahas pemikiran kritis yang masuk ke dalam bermain poker, bagaimana permainan tersebut. Mengajarkan Anda untuk membuat pilihan yang lebih baik dengan informasi terbatas, dan strategi untuk menangani hasil dari keputusan tersebut.

Seperti yang dikatakan Konnikova, kita juga sering dipaksa untuk beroperasi dengan informasi terbatas dalam kehidupan nyata. Anda dapat memprediksi dengan sangat pasti bagaimana chip akan jatuh – pada akhirnya, itu hanya tebakan yang sangat cerdas. Salah satu cara utama kami membuat tebakan cerdas ini adalah melalui statistik. dan salah satu metode statistik paling populer adalah simulasi Monte Carlo, yang dinamai sesuai dengan Monte Carlo, Monaco, ibu kota poker dunia.

Simulasi Monte Carlo Dan Data Yang Tidak Dapat Diandalkan

Texas Hold'em Poker, dan Monte Carlo

Seperti yang dikatakan oleh ahli statistik mana pun, Monte Carlo simulasi memiliki banyak aplikasi menarik, mulai dari keuangan perusahaan dan analisis risiko hingga – Anda dapat menebaknya – poker.

Singkatnya, simulasi Monte Carlo didasarkan pada gagasan menggunakan sejumlah besar simulasi acak. Untuk memprediksi hasil dalam situasi yang kompleks, seringkali ketika Anda tidak memiliki model analitik bentuk tertutup, Anda dapat menggunakannya sebagai gantinya.

Meskipun dengan teknik seperti Monte Carlo, data jarang lengkap atau akurat, dan bahkan set data yang paling holistik dan kondisi eksperimen harus dipenuhi dengan teliti.

Kami mengacu pada realitas yang terlalu umum ini data tidak dapat diandalkan sebagai data bawah saya. Sebenarnya, waktu henti data mengacu pada periode waktu ketika data hilang, tidak akurat, atau salah – dan semua orang dari pemain poker hingga tim data berada di pihak penerima.

Apa artinya bagi pemilu AS Pemilu AS

Texas Hold'em Poker, dan Monte Carlo

2020 yang akan datang adalah acara yang menarik, tetapi juga karena hasil dari acara semacam itu sangat sulit untuk diprediksi (misalnya pemilu presiden 2016 kami).

Setiap siklus pemilihan, Five Thirty Eight menggunakan Monte Carlo untuk memperkirakan hasil pemilihan. Mereka menjalankan 40.000 simulasi Monte Carlo di seluruh negara bagian untuk menghasilkan berbagai kemungkinan hasil, memberi peringkat pada kemungkinan terjadinya. Tim ilmuwan data dan jurnalis FiveThirtyEight mendapatkan data untuk model. Mereka dari jajak pendapat negara bagian, yang digabungkan dengan data demografis, ekonomi, dan lainnya untuk memperkirakan siapa yang akan menang. Saat pemilu semakin dekat, dan semakin banyak informasi polling tersedia, ramalan mereka menjadi kurang pasti.

Saya belum pernah bertemu dengan data scientist yang bersedia mengakui bahwa data mereka “sempurna” atau perkiraan mereka 100 persen dapat diandalkan. Pemilu juga tidak aman dari masalah data.

Apa artinya bagi Anda

Texas Hold'em Poker, dan Monte Carlo

Perkiraan pemilu bukan satu-satunya tempat di mana waktu henti data terjadi dan dapat memengaruhi kami secara pribadi. Kasus yang lebih parah adalah Sensus AS 2020, penghitungan tahunan populasi AS. Menentukan jumlah kursi yang dimiliki setiap negara bagian di Dewan Perwakilan AS, serta mendistribusikan miliaran dana federal kepada komunitas lokal. Seperti FiveThirtyEight, Sensus AS juga menggunakan simulasi Monte Carlo. Dalam kasus mereka untuk mengevaluasi kualitas metodologi statistik baru dan menganalisis kesalahan pengukuran dalam survei sampel demografis.

Pada tahun 2020, proses pengumpulan data Sensus Amerika Serikat terganggudengan downtime Data issues,seperti teknologi usang, duplikasi alamat, dan tenggat waktu dipersingkat sebagai akibat dariCOVID-19.Secara keseluruhan, faktor-faktor ini memengaruhi integritas dan akurasi sensus, menghalangi demokrasi dan membuktikan bahwa downtime data bukan hanya masalah bisnis.

Intinya data dapat bersifat pribadi dan peristiwa seperti ini membuatnya semakin jelas. Bahwa kita perlu menangani data dengan ketekunan yang layak. Seperti yang akan dikatakan oleh ahli statistik terbaik kepada Anda. Bahkan model Monte Carlo yang hebat pun tidak dapat menyimpan data Anda.

Please rate this

Baca Juga :  Ayo Dapatkan Hadiah Di dalam Game IDN Poker

You may also like...

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *