Так это же хорошо - развитие. Обратная особенность была бы уже деградацией.

Откуда ему там взяться – этому развитию? Может, чего на Гамблере менялось между 11 и 12 годам, ну там, например, – система подсчета очков…

обычный "survivorship bias", люди со средними и низкими показателями более склонны заводить новые ники, а среди людей с приличными показателям всегда будет пара-тройка которым нереально подает по сравнению со всеми остальными, что мы и наблюдаем

сомневаюсь, что на всем гамблере есть хотя бы один человек, к-т которого можно посчитать с точностью до 0.1 с доверительным интервалом >95%

Да, соображение интересное, с учетом того, что моя выборка игроков для оценки была во многом случайная.

Почему, из-за малой длины дистанции?

возможно, в этих рассуждениях все правильно. не исключено, что и статистика подсчитана верно. только не совсем понятно, нахрена? ну, кроме Шнобелевской премии, конечно )

Да, соображение интересное, с учетом того, что моя выборка игроков для оценки была во многом случайная.

В любой случайной выборке на любой дистанции кому то везет, кому то невезет - проще говоря.
Чем больше выборка, тем более распределение случайно величины будет похоже на нормальное, а это значит, что будут игроки с большим коэффом и игроки с маленьким коэффом и различие их результатов есть величина, зависящая не только от умения, но и от "подачи карты".

Вопрос в том, как отделить дисперсию от мастерства. Самый лучший метод - увеличение достоверности, посредством увеличения количества сыгранных сдач.

В качестве практической работы предлагаю следующее:

1. Взять архив нескольких игроков с хорошим мизерным показателем и создать статистику количества взятых/не взятых взяток на мизере:
-сколько раз было 0
-сколько раз была 1
...

2. Если цифры будут, то можно сходу расчитать дисперсию для каждого игрока (и сравнить ее между ними)и установить достоверность его коэффициента на основе расчитанной дисперсии.

Сложность только в том, что дисперсии у всех разные. Мало того, даже у отдельного игрока локальная дисперсия может отличаться от реальной дисперсии (не подверженной отклонениям из-за карты, класса соперников, длины выборки сдач и т.д.). Также реальная дисперсия меняется вместе с изменением скилла игрока, являясь отражением его навыков.
То есть, взяв игрока с отличным коэффом, может получиться так, что его локальная дисперсия будет сильно отличаться от реальной, и, тогда, мы не сможем сделать достоверных выводов о мастерстве.

--------------------

the elephant has you..

Ну как нахрена? - чтоб хоботом меряться на научной основе.

да, даже какихто несчастных 1000 мизеров ето 60-70К сдач, как много людей наигрывает столько даже за год?

причем на выборке из 1000 мизеров вполне мб разброс в +-100 взяток от среднего, и отсюда возникает вопрос - если у человека лучше показатель в 2012 чем в 2011 он начал лучше играть мизера или просто лучше подает?

очевидно, что к-т также зависит от того, кто ети мизера ловит, приличный игрок, играющий в турнирах какойто 1-2 кат или авторассадках будет иметь преимущество

Возиться тут надо долго, а какой получим результат? Определим, допустим, правильно, достоверность коэффициента одного игрока. Но мы ведь хотим научиться делать это для каждого. Сможет ли каждый игрок повторить ваши выкладки без интегралов и т.п.?

Возиться тут надо долго, а какой получим результат? Определим, допустим, правильно, достоверность коэффициента одного игрока. Но мы ведь хотим научиться делать это для каждого. Сможет ли каждый игрок повторить ваши выкладки без интегралов и т.п.?

К сож. интегралами и не пахнет, вся аналитика по преферансу недалеко ушла от школьной программы по математике. Что оч странно, если учесть, что книжки писали и академики и прочие неглупые люди.

А так я могу на примере показать как считать, нужна статистика хотя бы одного игрока.

Пытался сделать по своей, но оказалось, что часть партий, учтенных в статистике, не учтена в архиве.

Выкладки сможет повторить каждый.

Какие встают проблемы при таком подсчете я уже описал выше.


--------------------

the elephant has you..

Для начала важнее понять, как эту достоверность посчитать. Давайте начнем с того, что посмотрим на вашу методику. Если вы не знаете точно свою статистику количества взятых/не взятых взяток на мизере (сколько раз было 0, -1, -2,..), ведь можно эти цифры прикинуть. Сколько раз было 0, вы знаете, сумму минусов тоже, т.е, можно сконструировать правдоподобную статистику и на ней посмотреть, как это будет работать.

Выкладывайте, интересно взглянуть.