슬립은 과학 인 경우에는, 계정에 포인트가, 그 다음 특히 닭을 잡기 때문이다. 닭을 잡는 것은 또 다른 문 스터드 석사 과정이며, 때문에 사람들 때문에 가능성의 용기, 지혜를 필요로 더 많은 고급 기술입니다 과정과 얻은 두 이론과 연결, 전반적인 목표는, 슬립 카운터 포인트를 베팅 이미 승리 닭을 잡으려고하는 검사 이론적 프레임 워크에서 미끄러 경향, 목표는 점을 승리하고 상대는 메사 획득 하나가 점수 또는 상대의 결과에 베팅 포인트. 종종 결정적인 우위를 달성 할 수 있습니다, 심리적 압력을 적절하게 사용 닭을 잡을 수있어.
이 (예 : 자신의 큰 3 개의 카드로, 가장 큰 상대가 작은 세입니다) 닭에서 발견 있지만, 상대적으로 낮은 이용 가치 카드 종류에 탐구 (독자에게 가치 측면에서 참조를 제공하기 위해 닭을 잡은 절대 라이센스 유형 탐구하지 않는 것입니다 오히려) 방법보다.
주요 요인은, 두 번째는 그들의 상대 절벽, 두 번째로 중요한 점의 확률, 닭 이용 가치 이론은 또한 두 (얻었다 이용 가치 이론과는 달리)이, 하나의 경쟁 포인트가 테이블에 여러 관계로 포인트를 얻고있다 적발 이것은 일반적으로 50 % 이상을 얻은 상대의 확률을 판단합니다.만큼 상대 포인트로, 당신은 신중하게 자신의 잠재적 인 큰 가능성을 고려해야한다. 50 %의 확률을 초과 한 지점은 지구에 영향을 미치지 않습니다 얻을하지 않습니다 명백하게는 얘기 할 수있다. 유틸리티 값의 개수는이 점을 예시 사이에 이하의 관계에서 온 것이다.
독자의 이해를 용이하게하고, 유사하게, 우리는 사례 연구와 수학적 모델을 참조하려면 값의 유틸리티 이론을 간단히 설명한다되었습니다.
우리는 당신이, 당신을 점, 상대 플러스 20W 포인트를 추가하지 않는 카드의 표면이 20W 점에서, 테이블의 각면을 당신의 큰 카드를보고 가정, 라이센스 유형을 고려하지 않는다
상대가 다른 카드 분석이 허세, 당신은 두 가지 선택이 X %의 확률을 추측,이 따르지 않는, B를 함께.
해결 방법 : 효과는 -20W이다, 즉, 당신이 20W를 잃고, 말하지 않습니다.
플랜 B : 당신과 당신이 40W가 (20 + 20), 물론, 당신은 또한 40W를 잃을 확률 (1-X의 %)가 승리의 X %의 확률을 가지고,
통합 유틸리티 값과 동일 -40W의 * (1-X의 %) + 40W * X (%) = 80W * X % -40W.
이제, 즉 50 %의 경우의 확률은 명백하게,이 경우에는, B 프로그램의 이용 가치가 제로이고, 상대 관계없이 포인트의 수를 증가, 극단적 인 경우를 살펴 보자. 프로그램 20W B를 개선하는 프로그램의 이용 가치에 비해 .
요약 : 당신은 상대가 얻은 소위 마스터의 좋아, 다음 추정 상대 카드, 카드 타입의 상황 판단과 양자 기준의 전반적인 상황에 영향을주지 않습니다 얻은 포인트의 수를 결정하면 용감가 왜 닭을 붙 잡았다하기 많은 소위 전문가들은 상기에서 나는 절벽에 적절한 사람들 스터드 너무 안정 적시을 장려하지만, 이유는 많은 레지 턴의 손에 스터드를 격파 할 것이다, 그러나 큰 사람을 찾기 위해 상대를 못하게하면 슬립 습관, 상대에게 소위 부식 방지 일m을 이용할 수있는 기회를 제공하지 않도록 아무것도 얻은 없습니다.
우리가 경계 캐치 닭 확률의 유용성을 탐구 할 필요가 계속합니다. 위의 경우, 경계 확률을 추구, 그 경우에 더 많은 포인트를 지불하는 1 회 상대에 알 수있다, X의 %는 얼마? 아주 간단합니다, 우리는 단지 솔루션입니다 80W * X % -40W = -20W의 X %가 = 25 %를 그립니다. 의미의 경계 확률을 그립니다 당신이 25 % 이상 확률을 상대를 판단하고 얻은 경우 (75 % 이하 확률이 미끄러하지 않음) 것을하고 상대 만 1 더블 메사 경우 플러스 포인트, 당신은 캐치 닭을 고려할 수있다, 닭 유틸리티 값이 증가 잡아.
경우에 경우에, 그것으로 더 이동, 플러스 상대의 포인트를 통해 여러 번, 닭 유틸리티 경계 확률 번호를 잡아? 순전히 이론적 인 관점에서 고려하지 않는 칩의 양면을 제외, 계정에 멀티 리더기를 가지고 다음과 같은 관계 :( 엔터테인먼트, 컴퓨팅 생략, 다수의 대표 만 결론)의 X (%) = A / (2A + 2), 즉,
필링 포인트 복수 점 메사 경계 확률을 얻고
1 1/4
2 1/3
3 3/8
4 2/5
5 5/12
6 3/7
..... ......
여러 경계의 증가를 볼 수있는 것을 무한한 확률은 50 %에 근접 얻고 있지만 결코 50 % 이상이 강조되어야한다 :
첫째,이 관계는 몇 번 상대 플러스 점, 그가 얻은 얼마나 많은 확률 대신에,하지만 당신은 그가 대응하는 확률 값보다 더 얻을 가능성을 판단하는 경우, 그것은 B를 계획하기 위해 이동합니다 오히려 것을 의미하지 않는다 닭은 이용 가치를 높이기 잡기, 당신은 캐치 닭을 고려할 수 있습니다.
두 번째는, 또한 중요한 것은, 특히 중요하다 경향을하지 모든 캐치 닭 클릭 법이 성공 말을, 캐치 닭의 이용 가치를 향상시킬 수있는 프로그램보다, B 프로그램을 그주의,하지만 경향을 보였다하기 .
닭 이론적 난이도 셋째, 포커스 값의 영향에 달려있다 : 전투 현실에는 정확하게 다른 슬립의 확률을 추정하는 것은 곤란하다 종합 판단을 채점하기 때문에 그 이유는 상황, 사람에게 장기간 실제 경험의 축적뿐만 아니라로부터 사람을 요구한다.
넷째, 이론은 자신의 위험, 공유하는 이익에, 따라서 시장의 움직임보다 더 많은을 포함하지 않아야합니다.
파티는? 10kkA 경우 그 여전히 남아 사고 질문, 파티 B 당신은, 당신이 포인트를 추가 만 K의 경우, 파티 B 쌍 플러스 테이블에 기초 40W 20W에서하지 않습니다 때, 당사국,? 998j입니다 판사가 서로 가능성이 바닥 40 %가, 당신이 그것으로 할 것입니다?이 문서에서는 계산되었습니다 동반자 유틸리티 값입니다. 창은 방패, 닭은 닭보다 더 슬립 캐치 슬립이나하는 것보다 더 나은 잡은 그 말을하지 말라고 말 하지만 둘은 최대한 활용하는 사람들이 기억 기억 혜택을 누릴 수, 쇼에서 자신의 의도 된 효과를!
