麻雀の数学：戦略とリスク管理の分析

竹林の中の確率

欧州プラットフォームでのギャンブル行動をモデル化した経験から、麻雀の136枚の牌はモンテカルロシミュレーターのように興味深いものです。宣伝されている90-95%の勝率？それは運ではなく、絹のローブをまとったポアソン分布です。

計算された家

• RNGの現実: 認証されたランダム生成機はあなたの「ラッキーな席」を気にしません。各引きはP=1/136の独立した事象です
• 期待値の劇場: 珍しい組み合わせに対する魅力的な5倍の乗数？期待されるリターンは数学的には頻繁な小さな勝利と同じです
• ギャンブラーのマトリックス: 私たちのドーパミンシステムは、東風牌の「ホットストリーク」のようなクラスタリング錯覚をパターンと誤解します

資金の代数

私のExcelモデルは次のことを示唆しています：

最適な賭け = (資金 × 優位性) / 分散 ここで、優位性 = (配当表のオッズ - 真のオッズ)

翻訳？二次的な損失を楽しむのでない限り、ゲームごとに2％以上を賭けてはいけません。

行動の罠:

1. 鳳凰の誤謬: 小さな勝利後に高額賭けの『All Honors』役（P=0.0003）を追いかける
2. 確認バンブー: RNG認証があるにもかかわらず「温かい牌」を信じる
3. 沈没コストパゴダ: 事前に設定した限度を超えて損失を取り戻すためにプレイを続ける

戦略的即興

プラットフォームが提案する「シンプルな組み合わせ」は馬鹿にしているわけではありません。それらはナッシュ均衡解です。私のニューラルネットワーク分析は次のことを示しています：

データは叫んでいます：広東のおばあちゃんのようにチョウにこだわりましょう。

責任あるゲーミングの計算

自動制限を設定するために：

• 時間アラーム（30分セッションは最適な集中力減衰曲線を示す）
• 損失上限（エンターテインメント予算を超えない）
• 勝利時の離脱（ケリー基準はヘッジファンドだけのものではありません）

覚えておいてください：捨てられたすべての牌は誰か他の人のチャンスです。それは哲学ではありません。それは条件付き確率です。