नमूना स्थान
आठ निष्पक्ष स्वतंत्र बिट्स 2⁸ = 256 समान रूप से संभावित क्रमित शब्द उत्पन्न करते हैं। इसलिए किसी भी निर्दिष्ट पूर्ण शब्द की प्रायिकता 1/256 होती है। एक पहले से प्रकट किए गए प्रीफिक्स को जानने से मॉडल में प्रत्येक अदृश्य बिट निष्पक्ष रहता है; पिछले राउंड अगले ड्रॉ की वितरण को नहीं बदलते हैं।
अनुपस्थिति परीक्षण
प्रत्येक लंबाई k के लिए {2,3,4}, सभी 2ᵰ बाइनरी स्ट्रिंग्स p की गणना करें। p को तभी शामिल करें जब शब्द p को नहीं रखता हो, लेकिन p बिना उसके अंतिम बिट और p बिना उसके पहले बिट दोनों को रखता हो। घटनाएं सतत होती हैं और ओवरलैप कर सकती हैं। शामिल स्ट्रिंग्स के लिए k का योग करें; घटनाओं को अलग से गिनें नहीं।
उदाहरण जिन्हें आप जांच सकते हैं
00000000 और 11111111 दोनों की कच्ची स्कोर शून्य है। 01010101 के लिए पात्र पैटर्न 00 और 11 हैं, जिससे स्कोर चार मिलता है। रैखिक मोड में इसकी ब्रॉट मल्टीप्लायर 0.96 × 4 / 14.171875 है, जो लगभग 0.2709592 है। ब्रॉट में स्टेक पहले ही कट चुके होने के बाद वापसी राशि शामिल है।
सामान्यीकरण और शुद्ध परिवर्तन
मान लें कि S अंकित अंक है और m का मान 1, 2 या 3 है। कुल राशि = स्टेक × 0.96 × Sᵐ / E[Sᵐ]। सटीक माध्य मान 14.171875, 240.34375 और 4584.34375 हैं। अपेक्षित मान लेने पर 0.96 × स्टेक प्राप्त होता है; प्रदर्शन रounding से पहले अपेक्षित शुद्ध परिवर्तन −0.04 × स्टेक है। भिन्न वाहक (Fractional carry) राउंड्स के बीच रिटर्न को बनाए रखता है।
शून्य और सशर्त परिणाम
प्रत्येक मिश्रित शब्द में 0 और 1 दोनों होते हैं; इस परिमित नमूना स्थान में दो से चार लंबाई के कम से कम एक न्यूनतम अनुपस्थित पैटर्न मौजूद हैं। सटीक गणना केवल दो स्थिर शब्द मिलते हैं जिनका स्कोर शून्य है: 2/256 = 0.78125%. शून्य स्कोर को किसी अन्य धनात्मक घात पर ले जाने से वह शून्य ही रहता है, इसलिए सभी मोड्स में वह प्रायिकता समान है।
समय कोई रणनीति नहीं है
शब्द तब कैप्चर हो जाता है जब स्टेक कटौता किया जाता है और 480 मिलीसेकंड के बाद सेटल होता है। 'स्टॉप' केवल कतार में मौजूद भविष्य की ड्रॉ को हटाता है; यह एक अलग शब्द नहीं चुनता। न तो विलंब और न ही ध्वनि टॉगल स्कोरिंग फ़ंक्शन को बदलते हैं। पूरे नमूना स्थान पर 96% औसत हार की श्रृंखला के बाद रिकवरी की गारंटी नहीं देता।
Questions & answers
किस पैटर्न को योग्य माना जाता है?
इसकी उपस्थिति तब तक नहीं होनी चाहिए जब तक कि उसकी एक छोटी लंबाई की उपसर्ग और परसर्ग शब्द में सटा-सटा न मिलें।
क्या क्यूब्ड मोड अपेक्षित रिटर्न बढ़ाता है?
नहीं। प्रत्येक मोड को अलग-अलग 96% अपेक्षित कुल रिटर्न के लिए सामान्य किया गया है। परिणाम वितरण बदल जाता है।
क्या हार के बाद अगली बार जीत की संभावना बढ़ जाती है?
नहीं। प्रत्येक नया आठ-बिट शब्द समान वितरण के साथ स्वतंत्र रूप से नमूना किया जाता है।
