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レッドドッグのルール詳細解説: ゲームの流れや配当表などまとめ

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レッドドッグとは、 プレイヤー(自分)とディーラー(親)1対1の勝負 で、 テーブル上に表向きに配られた2枚のカードに、3枚目を開き、最初の2枚の間の数字であれば、勝ちとなる カードゲームです。

どのように入力の分布を取得するか?

モンテカルロ・シミュレーションは、リスクと不確実性を示して、分析する方法です。それは、年に確立されるフランスのリビエラのモナコ公国の有名なカジノにちなんで「モンテカルロ」と呼ばれていました。ルーレットまたはカードの代わりに、モンテカルロシミュレーションは、 偽の 乱数アルゴリズムを使って乱数を生成します。モンテカルロ・シミュレーションにおいて、鍵となる入力値の不確実性は、確率分布として表されます。 標準的なモンテカルロ・シミュレーションにおいて、ソフトウェアは各入力の分布からランダムな値をサンプリングし、それらの値を使ってモデルを走らせます。何度も 一般的に ~10, プロセスを繰り返した後に、出力の値の無作為標本から、モデルの不確かな出力の確率分布を推定します。サンプルサイズが大きいほど、出力分布の評価は、より正確になります。 モンテカルロ・シミュレーションについての一般の誤解は、計算量が不確かな入力の数で組合せである 指数関数的な ということです-これは大きなモデルに対しては非実用的にします。これは、単純な別々の可能性木 または決定木 手法にとっては事実です。しかし、実際、モンテカルロの大きな長所は、不確かな入力の数において、計算が線形であるということです。これは、サンプリングされた入力分布の数に比例します。 あなたが必要とするサンプルサイズは、目的とする出力の分布における望む精度のレベルによってコントロールされます。あなたが累積分布のパーセンタイルを推定することに興味があると思ってください。あなたがより不確かな入力をするのであれば、サンプルサイズを増やす必要はありません。大部分のモデルでは、数百、最高でも のランで十分です。結果の分布と滑らかな様子の確率密度関数で高い精度を望むのであれば、より大きなサンプルを必要とするだけです。入力の固有の不確実性を与えると、より高い精度は、通常、機能的な必要性よりもむしろ美的な好みです。

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