確率哲学者の麻雀ガイド

1. ゲーム理論で見る麻雀

翡翠の龍や幸運のチャームを取り除くと、残るのは解決を待つ136枚のマルコフ連鎖です。ブラックジャックからポーカーAIまでモデル化してきた私が断言します。麻雀の勝率分布（いわゆる90-95％のヒット率）は、神秘的な「黄金の運」ではなく、教科書通りのポアソン過程に従っています。

主な観察点:

• 捨てられた牌は対数的に可能な組み合わせを減らす（私はこれをグラフ化しました）
• 「平和」は「清一色」よりも組み合わせ数学に基づいて68％高い頻度で出現
• RNG認証プラットフォーム？カイ二乗検定付きの擬似乱数生成器に過ぎません

2. 牌選択における行動の落とし穴

ここで私のCFAトレーニングが役立ちます。プレイヤーは体系的に過大評価します:

a) 利用可能性ヒューリスティック: 最近引いた牌が「ホット」だと信じる（そうではありません） b) サンクコストの誤謬: 「十三不搭」のような高リスク手に失った賭け金を追いかける c) パターン幻想: ランダムな牌配布に見えない順列を見てしまう

私のアドバイス？各手牌を新しいモンテカルロシミュレーションのように扱いましょう。

3. 期待値計算

デリバティブを価格設定するように数字を計算しましょう:

スプレッドシートは嘘をつきません - シンプルな手が支配的です。

4. （運勢クッキーの知恵なしでの）資金管理

個人支出をピボットテーブルで追跡する者として推奨します:

• X％の裁量所得を正確に割り当てる（私はケリー基準モデルを使用）
• 3連勝以上を再投資しない（ギャンブラーの破滅曲線は残酷です）
• 27分でセッションアラームを設定 - 意思決定疲労が統計的に起こるタイミングです

覚えておいてください:長期では常に胴元が勝ちます。私のニューラルネットワークモデルによれば、レクリエーションプレイヤーはプラットフォーム料金を考慮するとせいぜい損益分岐点です。

最終考察:なぜ私たちはプレイし続けるのか

確率行列を超えて、麻雀が続いている理由は、市場やサッカーベッティングのように計算可能な不確実性を保ちながら私たちのパターン認識本能をくすぐるからです。分散攻撃を受けたとき龍牌を責めないでください。