[quote=« Babarberousse, post:695339 »][quote=« sharp, post:695329 »]
Je veux bien discuter des coins flips dans un autre post mais je préfere rester au modele qui fait débat. Je ne suis toujours pas convaincu que les deux modèles soient comparables. Quand tu lances une pièce tu as une chance sur deux. Ici un des joueurs tire dans un sac de 1336 billes son handicap pour savoir s’il part avec 30, 45 ou 80%. Donc la taille de l’échantillon importe beaucoup plus dans le second modèle que dans le premier.
[/quote]
Cette interprétation est erronnée comme je l’ai expliqué dans les trois derniers paragraphes de ce post:
Il faut considérer que la distrbution des mains, du flop et du turn sont une boîte noire sur laquelle nous ne nous prononçons pas. Les seules données que nous ayons sont l’equity des range et le %win au showdown. Ce qui se passe à l’intérieur de la boîte noire n’est pas pertinent.
Je te conseille de revoir les règles de calcul des probabilités conditionnelles (excuse-moi c’est un peu laborieux sans LaTex):
L’exemple des arbres de proba te semblera peut-être plus intuitif:
Non ce n’est effectivement pas exactement la même chose et j’ai justement fait les calculs dans mon premier post. J’ai utilisé le théorème centrale limite pour obtenir deux variables aléatoires suivant une loi normale, ce qui m’a permis de les additionner.
En réalité c’est surtout l’espérance qui change, l’écart-type est quasi-identique dans les deux cas (j’ai quand même fait le calcul exact).
Il te faut diviser par deux car nous ne testons l’erreur que dans un sens. Si nik000 avait eu un run à +4,42% nul n’aurait soupçonné snowie de triche.
Tu fais un peu la même chose que Jan6, tu as besoin d’une vitesse de convergence que tu ne calcules pas pour que ton test de test soit rigoureux.
Néanmoins, 400 mains est un échantillon assez différent de 725 (voyons, la formule de l’écart-type dans une loi binomiale !). De plus, l’écart le plus faible que j’ai pris était de 4.42% donc aucun de tes résultats ne rentre dans ma tranche.
Non vraiment, le paramètre « inconnu » qui a le plus de chance de sauver snowie, c’est son range d’open sur lequel personne ne semble s’accorder. Il faudrait au moins une minoration de ce range.[/quote]
Je pense que tu tords le modèle à ton avantage. Sur la distribution des cartes, il est facile de vérifier qu’elle est normale. Alors pourquoi vouloir tout faire rentrer dans la boite noire ? Je connais les probas conditionnelles, mais je ne vois pas ce que tu veux démontrer. Tu ne m’as pas répondu sur la taille de l’échantillon.
Les écarts entre les deux joueurs varient de 0,2 à 9.
Je ne conteste pas que Snowie a eu de la chance, je conteste tes calculs d’occurrence. Un évènement qui se produit à cette fréquence (30% dans un test grandeur nature) peut difficilement avoir moins de 1% de probabilité.
Je suis ouvert d’esprit j’ai refait le test avec tous tes critères 700 mains range 100 vs 92. Et je post les 3 screen shots avec des écarts équivalents à ceux de Nik afin de ne pas être accusé de manipulation.
330 342 28 49.1%
364 305 31 54.4%
352 324 24 52.1%
340 335 25 50.4%
369 306 25 54.7%
371 292 37 56.0%
353 312 35 53.1%
348 335 17 51.0%
345 338 17 50.5%
340 326 34 51.1%
EDIT j’ai fait une erreur dans la premiere ligne les résultats sont inversés le joueur avec la range de 92% gagne 50.9