#オッズ分析 | Explore Tumblr Posts and Blogs

kennak · 2 years

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プロ将棋界の2023年は、藤井聡太王将に羽生善治九段が挑戦する第72期王将戦挑戦手合七番勝負で事実上の開幕を迎える。2017年、藤井がデビューからの29連勝を達成した時、羽生は「檜舞台で顔を合わせる日を楽しみにしています」という言葉を贈った。その時は、誰もが王者・羽生に若き挑戦者・藤井が立ち向かう構図を思い浮かべたはずだが、そこから5年半、ずいぶんと形を変えたものの、いよいよ1月8日、静岡県掛川市でその幕が開こうとしている。将棋のタイトル戦としては極めて珍しい、両対局者への前日記者会見がネットで中継され、ニュースに様々な記事が踊り、メディアの空気はずいぶんとそわそわしている。視聴法先にこちらを書いておいたほうがいいかもしれない。王将戦は普段のようにabema将棋チャンネルで無料で対局を見ることができない。CSの囲碁・将棋チャンネルが独占放映権を持っているからだ。以下の方法のいずれかを選択することになる。スカパー、またはCATVで囲碁・将棋チャンネルを契約するすでにチューナーとアンテナを持っている人、またはCATVに加入している人にとってはこれが一番確実だろう。CATVによっては、契約の基本セットに入っていて追加料金無しで視聴できるかもしれない。abemaのPPVを購入する今回はabemaでは「1局ごとの有料課金」というかたちで囲碁・将棋チャンネルの番組をそのまま配信している。abemaのチャット欄が好きだという人はこれを選ぶのがよいかも。YouTubeの「囲碁将棋プラス」で視聴する囲碁・将棋チャンネルのYouTubeの有料チャンネル「https://www.youtube.com/@igoshogiplus 囲碁将棋プラス」でも月額390円の課金で視聴ができる。こちらは第1局が無料配信のため、おすすめできる。番勝負の展望これについては、率直に言えば多くの将棋ファンはそこに期待していない。羽生の奪取を「信じている」ファンはもちろんそれなりの数がいるが、他方でそれを「期待している」ファンの数はそこまで多くない。メディアが沸き立つこの番勝負に、ファンが大きな楽しみを抱きつつも、熱量が沸騰しそうになっていないのもそこが理由である。両者の現在の実力を示す指標であるeloレーティングによる期待勝率が示す番勝負結果のケース別発生確率にそれがよく現れている（出典：第72期王将戦（シミュレーション)　将棋連盟　棋士別成績一覧（レーティング）2023/1/7 現在）。藤井聡太4-0羽生善治47.00%藤井聡太4-1羽生善治32.34%藤井聡太4-2羽生善治13.91%藤井聡太4-3羽生善治4.78%藤井聡太3-4羽生善治0.99%藤井聡太2-4羽生善治0.60%藤井聡太1-4羽生善治0.29%藤井聡太0-4羽生善治0.09%もしブックメーカーがこの勝敗で賭けをしようと思ったら、仮に本命である藤井4勝0敗のオッズを1.05倍に設定したとしても、控除率を50％にしないと儲けが期待できないことになる。もちろん本場イギリスのブックメーカーはそんなに高い控除率は設定しないので、これはやるだけ胴元が損するたぐいの賭けにしかならない。だが、往年の絶対王者が、競合揃いの王将戦リーグを6戦全勝で勝ち上がったのに、これほど圧倒的な差が本当にあるものなのだろうか？2022年度、羽生復調の理由2021年度にプロ入り後初の年度での負け越しを経験した羽生が、2022年度に勝率を6割5分にまで戻してきた理由については様々な考察がされているが、ここでは明確な説明がされているものとして、プロ棋士のhttps://www.youtube.com/watch?v=6PYg7IpYucg 中村太地の解説を紹介したい。要約すれば次のようになる。不利な後手番では、敢えて勝率が低いとされる戦術を採用するその上で、相手方に難しい選択を迫らせるようにしてミスを待ち討ち取るスポーツファンなら、モハメド・アリがジョージ・フォアマンを相手に自らロープを背負う不利を負いながら、フォアマンの疲れを待って一気に逆襲に転じて勝った「キンシャサの奇跡」を想起するかもしれない。いかに自らが有利な条件にあるからといって、アリや羽生ほどの実力者を相手に有利をそのまま拡大していくのは極めて難しい。そこに逆転の余地が生じる。羽生がこういう戦法を選択するようになったのは、「将棋AIが強くなった時代において、プロ棋士はいかに自らの身を処すべきか」というテーマに向き合った末のひとつの答えに辿り着いたという意味合いがある。将棋AIの示す最善を追求するだけではなく、敢えて不利とされる順に自ら入っていっても、それでも勝負に勝つことができる程度には将棋は自由なものであるし、それを示すのが人間の生きる道であろうということを、自ら結果を出すことで証明しているようにすら見える。藤井聡太の凄味ところが、この方法は藤井聡太には通じない。デビューから6年を過ぎてなお生涯勝率が8割3分を保つ藤井の強みは、たまに話題になる「AI超え」ではなくて、むしろ選択の難しい局面でAIが最善とする手を正しく選び取っていくその確実さにある。こうなると、わざわざ自分を不利にしてまで複雑な場面を作っても意味がない。そのまま有利を拡大されて押し切られてしまう。羽生は2022年度、藤井と2局戦って2敗している。1局は後手番で、上記の動画で解説されていた「横歩取り」戦法を採用し、1手の疑問手を正確に咎められて完敗した。もう1局は先手番で正攻法を挑んだが、中盤戦の何気ない自然に見える1手、ただしAIに言わせれば選ばない、そんな手をきっかけにじわりじわりと藤井が優勢を拡大し押し切られてしまった。かつて「コンピュータ対人間」の対決として行われた電王戦のときに「コンピュータに勝つための準備は人間に勝つための準備と全く違う」と言われた。今、同じことが藤井について言われている。曰く「藤井さんに勝つには他の棋士に勝つのと全く異なる準備が必要になる」と。あくまでも現段階においては、羽生が藤井相手にどういう手札を切ってくるのか、そこが最大の興味になっているのは、自然なことなのである。もちろん、この先の成り行き次第で、そこは大きく変わることになる。羽生の「初めての」挑戦なので、あくまでも現段階では、勝敗以外のところにそれぞれの楽しみを見出すような状況になっている。私が楽しみにしているのは、138回目のタイトル戦にして、初めて羽生が「明確な挑戦者」として迎える、というそのシチュエーションそのものである。羽生は、タイトルを獲得する前の段階において、すでに実力では棋界でトップであった。以来、同格の相手と争うことはあっても、自分よりはるかに強い相手と戦うということはついぞここまでなかった。つまり、もうすぐ40年に届こうとする羽生の棋歴の中で、これはまぎれもなく初めての状況なのである。そういう未知の状況にあっては、過去のことを材料にした分析はそこまで意味をなさない、むしろ真っ白な頭でこの誰も見たことのない景色を楽しむに尽きる、そういう姿勢でこの第1局を見てみたいと思っている。なお、逆のシチュエーション、つまり羽生が実力的に懸絶していると見られていた状況でタイトル戦に負けたことがあるか、というと、これがある。以下に、タイトル戦が始まった日において羽生が対戦相手よりeloレーティングで250以上上回っていて敗れた例を示したい（なお現在の藤井と羽生のレート差が273である）。1996年度第67期棋聖戦：対三浦弘行（レート差272 )羽生が七冠を独占し無人の野を進むがごとくの進撃を続け、誰が羽生の牙城を崩すのかに興味が集まっていた中、それをなしたのは当時としては意外な伏兵の三浦弘行だった。2年連続で羽生の棋聖位に挑戦しており、すでに単なる有望な若手の域ではなかったにせよ、羽生に勝つにしてもここではないだろうという見方が一般的な中での快挙だった。2012年度第70期名人戦：対森内俊之（レート差283）、2013年度第71期名人戦：対森内俊之（レート差255）前年の2011年度に羽生から4勝3敗で名人位を奪取した森内だったが、この年度は名人戦以外の成績が全くふるわず、年度勝率.345を記録して2ch将棋板では「3割名人」なる蔑称をつけられるに至った。これに対し捲土重来を期す羽生はA級順位戦を9戦全勝で制して森内の名人位に襲いかかる。結果は火を見るよりも明らかと思われていたが、名人位防衛の準備を進めていた森内が4勝2敗で防衛する。羽生は翌2013年も森内に挑戦するが1勝4敗で名人戦で3年連続で森内に敗れる。星数だけでなく年々内容も悪くなる一方で羽生の威光に翳りかとも見られたが、翌2014年に4年連続の顔合わせで羽生は4勝0敗のスイープで名人位を奪還する。絶対的な強者に対して「失うものがない」立場で応じる側が強者であるということを、羽生ほど経験してきた棋士はほかにいない。その立場を羽生は今回初めて逆転して勝負に臨むことになる。これはきっと面白いことになる、それは間違いないだろう。id:BigHopeClasicでした。

羽生善治の「初」挑戦を前に

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tumnikkeimatome · 1 month

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重賞レースこそ穴狙い！馬の能力分析が発達しすぎた弊害、SNS情報で歪むオッズ変動に着目する事が重要に

競馬予想の変化：SNSの影響と情報過多競馬予想の世界は大きく変化しています。 SNSの普及により、個々の馬の能力や特徴に関する情報が広く共有されるようになりました。以前は一部の人だけが気づいていた不利やロスなどの情報も、今では多くの人が知るところとなっています。この情報の氾濫は、特に重賞レースにおいて顕著な影響を与えています。多くのファンが同じ情報を共有することで、オッズの形成に歪みが生じやすくなっています。かつては穴馬として狙えた馬が、今では人気馬として扱われるケースも増えています。馬の能力分析から脱却：オッズ重視の新戦略このような状況下で勝つためには、従来の馬の能力分析から脱却し、新たな戦略を採用する必要があります。プロ予想家のメシ馬氏は「馬を見ないこと」を提唱しています。重要なのは、個々の馬の能力ではなく、オッズの動きに注目することです。能力通りに決まるレース��…

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jpybetgames · 7 months

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JPYBETサッカーベッティング究極ガイド：よくある落とし穴を避ける方法

はじめに

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オッズの変動を理解する

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バンクロールの管理不可欠な部分

適切なバンクロール管理の失敗：落とし穴サッカーベッターの多くは、ゲームのスリルに流され、慎重な資金管理の必要性を認識していません。不注意なベッティングは、明確な予算ガイドラインがない場合に、大きな損失につながる可能性があります。

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総合的なチーム評価アドバンテージ

警告のサインハイレベルなデータに頼らないチームの力関係を十分に理解せずに賭けをすることは、盲目的な決断を下すようなものです。チームのパフォーマンス、選手のフォーム、戦術的方法などの細部にとらわれすぎず、全体像を見るという間違いを犯す人もいる。

解決策総合的なチームリサーチチームとして綿密なリサーチを行うことで、競合他社に先んじることができます。JPYBETのチームプロフィールは、各チームの歴史、現在のフォーム、他チームとの今後の対戦について包括的な内訳を提供します。徹底したデータに基づいた分析に頼ることで、予想の質を高めましょう。

結論

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deccachan · 2 years

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#アメブロを投稿しました。

『今週の競馬【ＧⅢ】『共同通信杯』考察』

『 #共同通信杯』の確定された前日最終オッズを見ながら、動向を確認。枠順確定後のシミュレーション映像等見ながら、予想確定前の考察を綴っております。

https://ameblo.jp/yl120501/entry-12788793112.html

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jajihealth · 2 years

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【菊花賞予想】好走馬の傾向にも合致！ AIの注目馬は素直に信頼して良さそう - 伊吹雅也 | 競馬コラム

【菊花賞予想】好走馬の傾向にも合致！ AIの注目馬は素直に信頼して良さそう – 伊吹雅也 | 競馬コラム

菊花賞に出走予定のガイアフォース(c)netkeiba.com、撮影：下野雄規 netkeibaにある膨大な競走成績を人工知能によって機械学習するAiエスケープを開発したAIマスター・Mと、レースデータの分析を専門とする競馬評論家・伊吹雅也による今週末のメインレース展望。コンピュータの“脳”が導き出した注目馬の期待度を、人間の“脳”がさまざまな角度からチェックする。(文・構成＝伊吹雅也) 超人気薄の馬が馬券に絡む可能性は低いと見ておきたい AIマスターM(以下、M) 先週は秋華賞が行われ、単勝オッズ5.7倍(3番人気)のスタニングローズが優勝を果たしました。伊吹…

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#JRA

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nowgoalbola · 4 years

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ポルトガルプレミアリーグ – ボアヴィスタFC VS SLベンフィカ

試合時間：2020年11月3日(火)　05:00

#試合予想#ライブスコア#過去対戦#勝敗予想#オッズ分析

ボアヴィスタFC

ポルトガルプレミアリーグの第６節にボアヴィスタはベンフィカと対戦する。ボアヴィスタのシーズンの始まりは不況で今までリーグ戦の5節も勝利できず２敗を喫した、すべての試合に失点が出ている。守備側のパフォーマンスは無駄で、直近の試合でファマリカオと対戦し、2ゴールリードで引き分けになり、チームの士気が挫折された。

SLベンフィカ

昨シーズンポルトガルプレミアリーグ準優勝のSLベンフィカはリーグのスターチームで、実力は遥かに上である。新しいシーズンでは、チームのラインナップは昨シーズンと同じで戦闘力は間違えなく強い。現在リーグ戦の５節に全部勝利し、ゴール数は毎節3ゴールと高く、リスボンスポーティングより2ポイント有利で、リーグ首位となっている。チームは現在、すべての大会で7試合連続勝利を収めている。

オッズ分析

(もとを見える：https://www.goaloojp.com/news/635820）

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girlsjamboree · 4 years

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【#エアコミケ】ゼロから始める感染症モデリング【C92 実験好学vol.4 WEB再掲】

東京オリンピック直前、青海会場、初のゴールデンウィーク開催、と珍しいこと尽くめだったC98ですが、新型コロナウイルス感染症対策のため開催中止となってしまいました。弊サークルにとって節目となる10回目のコミケだったこともあり、とても残念です。

各種イベントの中止だけでなく、街の様子、仕事のやり方、休日の過ごし方など、個人のライフスタイルにも影響が出ています。歴史かフィクションの中の話のように思っていた “パンデミック” が現実に現れ、平時には想像もしなかった変化が次々と起こることに驚きを禁じえません。

今日5/4(月)は、本来弊サークルがC98に参加するはずだった日です。新刊を頒布する機会はなくなってしまいましたが、そのかわりに、

2017年夏コミ（C92）新刊『実験好学vol.4』の記事を公開します。

この記事では、ゲームの世界・とある英国の村で起こった2つの感染症を題材に、簡単な感染症の数理モデルを使った考察をしています。行政の感染対策や専門家の記者会見の背景にある理論を何となくわかってもらえるかもしれません。引きこもりのお供にどうぞ。

ゼロから始める感染症モデリング

著: はいじん

「かつて主な死因であった感染症は撲滅され、現代人の死因は生活習慣病へとシフトした」というのは、ゆとり世代である著者が中学、高校と聞かされ続けてきた言説である。しかし、感染症が未だ人類に対して大きな脅威であることに変わりはない。2014年にエボラ出血熱が流行し、世界各国で検疫や渡航制限が行われたのは記憶に新しい。感染症による人間社会の壊滅を防ぐには、その被害規模を予測し、適切な対策を講じる必要がある。本稿では、感染症対策における政策決定の根拠となる数理モデルについて基礎的な知見を紹介し、実際のデータを用いたモデリングを行う。

「感染症の流行」とはーCorrupted Blood事件から考える

感染症の流行モデルを考える前に、まず「流行」とは何かを考えよう。2005年にMMORPG「World of Warcraft（WoW）」内で起こった「Corrupted Blood事件」をご存知だろうか。Corrupted Blood 事件は、WoWの敵キャラ “Hakkar” の魔法 “Corrupted Blood” による感染性の毒ステータスが街で蔓延した事件である（Wikipedia: Corrupted Blood incident）。この毒ステータスの持続時間はわずか数秒であり、周囲にキャラクターがいない場所ではすぐに消滅する。Corrupted Blood事件では、この毒ステータスがプレイヤーにより街に持ち込まれ、Non-player characters（NPC）や体力値の高い高レベルプレイヤー間で感染し続けることで蔓延した。Corrupted Bloodによるダメージ量は低レベルプレイヤーにとって致命的であり、街に死体が積み上がる大惨事となった。運営は当初プレイヤーの避難や感染者の隔離を呼びかけ事態の終息を図ったが、呼びかけを無視するプレイヤーや、感染拡大に積極的に加担するプレイヤーも現れ、状況は一向に改善しなかった。最終的に、サーバーを停止しCorrupted Bloodをダンジョン外に持ち出せないよう設定を変更することでCorrupted Blood事件は終結した。この事件はパンデミック時の人間の行動のモデルケースであり、専門誌に論文が掲載される等学術的にも注目を集めた（Balicer, 2007; Lofgren & Fefferman, 2007）。

病原体がヒトに感染する経路には、大きく分けて2つの経路がある。

病原体に汚染された水や食物、感染した家畜等に接触すること

感染したヒトに接触すること。

ヒトからヒトへの感染が起こらない感染症では、集団的な感染が起こったとしても長期化しにくい。一方ヒトからヒトへの感染が起こる感染症では、少数の感染者から連鎖的に感染が起こり、大規模かつ長期的な集団感染が起こることがある。このような感染を「流行」と呼び、その規模によりendemic（地域流行: 地域限定で継続的な集団感染）、epidemic（流行）、pandemic（世界的流行）に分類される（Gordis, 2010）。Corrupted Blood事件の場合、街に病原体を持ち込んだプレイヤーから連鎖的に感染が起こりサーバーを停止する事態に陥ったため流行と呼んで差し支えないだろう。

シンプルな流行モデル（SIRモデル）の紹介

先に述べた流行の定義は定性的なものである。何人感染者が発生するのか、集団感染はどの程度の期間継続するのか、といった情報を得ることは政策上重要であり、そのためには流行を定量的に扱うモデルを考える必要がある。

ここでは、個体群における流行を記述する簡単なモデルであるSIRモデルを紹介する。

SIRモデルにおいて、各個体は以下の3つのクラスに分類される。

S (Susceptible) : 未感染で、感染症に対して感受性の個体。

I (Infectious) : 感染症に罹患しており、感染源となる個体。

R (Removed) : 感染症が治癒し、免疫を獲得した個体。未感染者から隔離され、感染源となり得ない個体。あるいは感染症により死亡した個体。

Sの個体はIの個体と接触することで感染しIになる。Iの個体は一定時間が経つと感染状態から回復し、二度と感染しなくなる（あるいは隔離や死亡によりSとの接触がなくなる）。SIRモデルでは以下の仮定を置き、各時間におけるS, I, Rの個体数を考える。

総個体数は一定である。

潜伏期間は無視できるほど短い。

Iの増加速度はSとIに比例する。Sの減少速度もこれに等しい。

Rの増加速度はIに比例する。

これらを表す方程式は以下のようになる。

rとaは正の定数であり、それぞれ感染の速度と治癒（または隔離・死亡）の速度に対応する。このシンプルなモデルを用いて、流行についての一般的な知見を述べることができる。ここで考えるべきことは、与えられたr, a, S0, I0に対して感染が拡大するか否か、拡大するとすればどのように拡大するのか、という問題である。式 (2) から

となり、式 (1) から dS/dt ≤ 0 つまり S ≤ S0 であるので、任意の t > 0 に対して

となる。この場合、t → ∞ の時 I0 > I → 0 となって感染個体は絶滅し、流行は起こらない。

一方、S0 > a/r ならば I ははじめ増加し、流行が起こる。ここで言う流行とは、ある t > 0 において I > I0 となることを指す。つまり、集団全体の個体数が固定されたSIRモデルでは、感染症に対して感受性の個体数（S0）に、流行が起こる閾値が存在するということである。ここで、

は、流行が起こるかどうかを判定する指標となる。R0は再生産率と呼ばれ、感染症の数理モデリングにおいて一般的に用いられる指標である。再生産率R0は感染者1人あたりの2次的な感染個体数に対応する値であり、これが1を超えると感染が拡大する。

再生産率R0の式の形から、感染症対策には2つの主要な方針があることがわかる。1つ目は、感染感受性の個体数S0を減少させることである。これは一般的にワクチン接種により達成される。2つ目は、感染者の隔離率aを増加させることである。感染者を早期発見するためのスクリーニング検査がこれに対応する。各自治体の保健所で無料で実施されているHIV/AIDS検査は、こうした目的で行われている。多くの著名な感染症において、再生産率R0の値は1~20程度とされている（WHO, 2014）。例えば1918年のインフルエンザ流行（スペイン風邪）では2~3、2014年のエボラ出血熱では1~2である。一方Corrupted Bloodの場合、再生産率R0の値は100以上であったと言われている（Lofgren, 2007）。ただし、事件当時の街の人口等のデータが公開されていないため正確な値は不明である。Corrupted Bloodの急激な蔓延についてBalicerは原因を4つ挙げている（Balicer, 2007）。1) 感染したプレイヤーは免疫を獲得せず、死亡したとしても復活して再度感染すること。2) ゲーム内の動物に対しても感染が起こったこと。3) プレイヤーが転移スキルにより移動したため、短期間で広範囲に感染が拡大したこと。4) 街のNPCにより感染が保持されたこと。Corrupted Bloodの場合SIRモデルから逸脱する部分が多いが、以上に挙げた4つの要因が現実にはありえないレベルの再生産率R0に寄与したことはご理解いただけるだろう。

実データへの応用ー1665年Eyam村のペスト流行

ここでは、前章で紹介したシンプルな流行モデルを実データに対して適用する。昨年発表された論文（Whittles & Didelot, 2016）のデータセットを用い、分析内容の再現を試みる。

背景

ペスト（ドイツ語: Pest、英語: plague）は、ペスト菌（Yersinia pestis）がヒトに感染することで発症する伝染病である。ペストは人類史にわたって度々流行し、国を揺るがすほどの壊滅的な被害を与えてきた。542年から543年にかけての東ローマ帝国での流行や、14世紀のヨーロッパでの大流行といった記録が残っている。ペスト流行の歴史で有名な事例のひとつに、1665年Eyam（いーむ）村の事例がある。イングランド北部に位置する小さな村での流行が有名になったのは、まるでアニメのような逸話によるものである。

1665年9月、 Eyam村の仕立て屋の助手であったGeorge Viccarsはロンドンからの仕入れ荷を受け取った。仕入れた荷物を紐解くと中身が湿っていたため、暖炉にかけて乾かした。その時Georgeは仕入れた服に取り付いていたノミに噛まれてしまい、ペストに感染してしまった。仕入先のロンドンは当時、人口の20%が亡くなるほどの大規模なペスト流行の最中であり、仕入れ荷に取り付いていたノミはペスト菌を保菌していたのである。程なくしてGeorgeは亡くなり、Georgeと親交のあった人も次々と亡くなっていった。事態を重く見たWilliam Mompesson牧師は村人たちと会合を開き、3つのルールを作成した。

病死した者は家族で埋葬すること。

ミサは教会ではなく野外で行うこと。

村人が村から出るのを一切禁じること。

Eyam村の防疫政策は成功を収め、近隣の村々への感染拡大は食い止められた。しかし流行が終息するまでの1年間で、700人の村人のうち268人が死亡した（Fig. 1）。

Fig.1 ペスト流行下のEyam村の人口推移（Whittles & Didelot 2016のデータより作成）

死の病、閉鎖された村、自己犠牲の精神という物語性から、Eyam村の事例は訓話として有名であり、近年でも度々本が出版されるほどである（Paul, 2013）。しかし、その感染モデルについての研究はほとんど行われていない。RaggettによりSIRモデルに基づくシンプルなモデルが提案されたが、感染者数を説明できたのは流行期間の一部のみに留まった (Raggett, 1982)。その原因の1つは、モデルがペスト菌の感染メカニズムを反映していないことである。ペストは動物やノミにより媒介されるとされており、人から人への感染のみを扱うSIRモデルでは不十分である。また潜伏期の存在が考慮されていないことも問題であった。2つ目の問題点として、データの不正確性がある。過去の研究は、ペスト流行の100年後に歴史学者William Woodが作成した人口推計に基づいて行われてきた。彼は村の人口を350人と推計したが、教会の洗礼記録や納税記録から推計される人口と矛盾することが指摘されていた。

これら過去の研究の問題を踏まえ、2016年に新たな研究成果が発表された。Whittlesらは、Eyam博物館に保管されている教会の洗礼記録と税金の記録を照合し、村人ひとりひとりについて性別、家族構成、納税状況、死亡日、おおよその誕生日を調査した（Fig. 2）。こうして作成した新たなデータを用い、Eyam村のペスト流行のモデルを提案した。

ペスト感染の主要なリスク因子の探索

Whittlesらのデータセットには、210家庭700人の村人の、1) 性別、2) 家族構成、3) health taxの納税記録、4) おおよその年齢、5) 死亡日と死因（ペストによる死かどうか）が含まれており、分析にはこれらの情報が用いられた。ただし、ペスト以外の原因で死亡した者、ペスト流行中に出生した者については分析から除外した。まずWhittlesらは、モデルに組み込むべき因子を探索するために、1~4の項目についてそれぞれペストによる死亡率との関連を分析した。フィッシャーの正確確率検定により、以下の2つの項目がペストによる死亡率の主要なリスク因子であると結論づけた。

家族の経済状況: health taxを収めていた比較的裕福な家庭におけるペスト感染率はそうでない家庭の約0.6倍である（オッズ比95%CI: 0.33-0.70）。

家族内感染 : 既にペスト感染者がいる家庭におけるペスト感染率はそうでない家庭の約2.5倍である（オッズ比95%CI: 3.42-6.85）。

従来の研究では、ヒトのペストは主にペスト菌を保菌するげっ歯類からノミを介して感染すると考えられてきた（Prentice & Rahalison, 2007）。家族構成の情報を使った分析により家族内感染が起こっていることが明らかになり、ヒトからヒトへの感染が起こっている可能性が示唆された。感染者が現れた家庭ではその後すぐに新たな感染者が現れていることも、ヒトからヒトへの感染が起こっていることを支持する（Fig. 2）。過去の研究では家族を区別せず、村人同士の感染は村全体で一様に起こるとして扱われてきたため、ヒトからヒトへの感染率が過小評価されてきたと考えられる。

Fig.2 ペスト感染期間の分布: 比較的大きい家庭（7人以上, 210家庭中16家庭）について、全員の死亡日（黒い点）とおおよその感染期間（グレーの棒, 10日）を図示した。1667年1月1日の白い点は、ペスト流行終息時点で生存していたことを意味する。Health Taxを納めていなかった家庭では感染者が多く、また感染者が現れた家庭ではその後すぐに次の感染者が現れる傾向が見られる。

Eyam村ペストのモデリング

以上に挙げたペストとの関連が予想される因子を用いて、Whittlesらはモデルを構築した。Whittlesらのモデルには、以下の3つの特徴がある。

感染後、感染力のない潜伏期を経ること。

家族内感染と家族以外の村人からの感染を区別すること。

人から人への感染に加えて動物やノミからの感染を考慮すること。

前章のSIRモデルでは、S, I, R各クラスの個体数を連続値として扱い、モデルを微分方程式により表現した。Whittlesらのモデルでは感染を家族ごとに個別に扱っているため、S, I, R各クラスの個体数としてごく少数の値（0~5人程度）を扱う必要がある。前章の微分方程式で表されたモデルは、こうした離散的な値をとるデータに適さない。1人いた感染者が0人になるかどうか、といったような離散的な値の推移は確率的な事象であり、前章のような決定論的な微分方程式では表現できないからである。そのため、Whittlesらは各クラスの個体数変化を微分方程式で表現するモデルではなく、クラス間の遷移確率により表現するモデルを採用している。

Whittlesらは、S, I, R 3つのクラスだけでなく、潜伏期にある個体Eのクラスを加えたSEIRモデルを採用している。SEIRモデルでは、各村人は初めsusceptible (S: 感染感受性個体) で、感染するとexposed (E: 感染者-潜伏期) の状態を経た後infectious (I: 感染者-発病期) となる。最終的にはremoved (R: 死者) の状態になる。Whittlesらのモデルでは、個々の家庭における感染（S→E）確率が1)家族内の感染者数と2)村全体の感染者数に依存し、さらに3)動物・ノミからの感染（定数）を加えた形になっている（Fig. 3）。また、発症（E→I）と死亡（I→R）の確率は定数となっている。

Fig.3 Whittlesらのモデル

Stanによるパラメータ推定

Whittlesらのデータセットを用い、論文に書いてある解析を再現した。パラメータの推定にはベイズ推定のためのツールであるStanを用いた。Stanは、モデルを書き下すことでベイズ推定ができる便利なツールである。今回は、感染（S→E）、発症（E→I）、死亡（I→R）の3つのイベントが起こる時間間隔を最もよく説明する各村人の感染日と発病日（データとして与えられているのは死亡日だけである）及び、モデル中のパラメータを推定した。著者の計算でも論文と概ね同程度の値が得られ、家庭内の感染率が10~20 [/人・日]、村での感染率が0.2~0.4[/人・日]、げっ歯類やノミからの感染率が2~4×10−4[/日]程度であった。家族内での感染率は家族外の村人からの感染率よりも約50倍高いことが明らかとなった。

Whittlesらはパラメータ推定の後さらにシミュレーションによる実験を行い、Eyam村で起こったペスト感染のうち約7割がヒトからヒトへの感染であったことと、そのうち約2割が家庭内での感染であることを明らかにした。

結語

以上、ゲーム内と閉鎖された村で起こった感染症の事例を取り上げつつ感染症数理モデリングの基礎的な知見について紹介したが、いかがだっただろうか。著者はデータを扱う過程で、きちんとしたデータさえあれば感染経路やリスク因子についてそれなりの議論ができるのだということを実感した。Whittlesらの論文で用いられた手法は非常にシンプルだが、ある意味かなり現代的だと筆者は思う。Whittlesらの所属は “Department of Infectious Disease Epidemiology、 Imperial College London、 London、 UK” となっており、著者2人のみでこの論文を仕上げている。Whittlesらに数学の素養があるかどうかは定かではないが、少なくともパラメータ推定やモデルの評価を数学者に丸投げしているというわけではなさそうである。これは機械学習系のツールが充実し、どんな人でも利用できる現在だからこそできる研究だと思う。

今回、感染症の話に重点を置いたため（うまくいっているか検討が足りなかったため）、Stanを用いたパラメータ推定についてはあまり詳しく書かなかった。しかしそれなりの時間を割いた以上、ブログやweb記事等で紹介したいと著者は考えている。予定は特に定まっていないが、公開した際には一読いただけると幸いである。

本稿で紹介したモデルで現代の感染症を記述するのはほぼ不可能だろう。17世紀と異なり現代は交通網が発達しており、人と人との交流は把握できないほど複雑である。現代の感染症は、飛行機で世界中を飛び交う人々や、複雑な構造の性的接触ネットワークを通して伝染する。こうした現象を考える場合、本稿で紹介した程度の知識では全く歯が立たないと思われる。しかし、本稿で紹介した「流行」、「再生産率」といった基本的な概念は、現代の感染症やそれに対する政策を大まかに理解する上で十分役立つ。そして何より、歴史やフィクションに登場する感染症の考察に対して極めて有用である。本稿が読者各位のコンテンツ消費活動の一助になることを切に願っている。

【追記】この文章は2017年8月のC92にて頒布した「実験好学vol.4」に掲載された記事です。

参考文献

Balicer, R. (2007). Modeling Infectious Diseases Dissemination Through Online Role-Playing Games. Epidemiology 18(2), 260.

Gordis, L 著, 木原正博, 木原雅子, 加治正行訳 (2010).『疫学 -医学的研究と実践のサイエンス』メディカルサイエンスインターナショナル.

Lofgren, E., and Fefferman, N. (2007). The untapped potential of virtual game worlds to shed light on real world epidemics. Lancet Infect Dis 7, 625 29.

Marray, JD. 著, 三村昌泰他監修 (2014). 『マレー数理生物学入門』丸善出版.

Paul, D., (2013). Eyam: Plague Village. Amberley Publishing.

Prentice, M., and Rahalison, L. (2007). Plague. Lancet 369, 1196 207.

Raggett (2006). A Stochastic Model Of The Eyam Plague. J Appl Stat 9, 212 25.

Whittles, L., and Didelot, X. (2016). Epidemiological analysis of the Eyam plague outbreak of 1665 666. Proc R Soc B 283, 20160618.

Wikipedia: Corrupted Blood incident https://en.wikipedia.org/wiki/Corrupted_Blood_incident (Aug. 6. 2017)

World Health Organization. Ebola: the Basics and the Background. (2014). http://www.wpro.who.int/philippines/mediacentre/features/ebolabasicsbackground.pdf (Aug. 6, 2017)

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bakeshichi · 5 years

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今日のブライト博士まとめ

Personnel Director Bright's Personnel File ©TheDuckMan http://www.scp-wiki.net/dr-bright-s-personnel-file CC BY-SA 3.0

今日のブライト博士

初対面の新人職員に殺される。彼女の子を惨殺した死刑囚の体だったのが原因。“残機”候補のDクラス選抜基準に「財団職員と関係がないか」を追加するよう上申した。

● お気に入りのネット小説の続きがアップされてご機嫌だ。 SCP-101-FR隠蔽策"tale"の一環として作られた、ブライト博士が探偵役の推理モノで、奇矯だが賢い財団博士達の頭脳合戦に心が躍る。財団の工作が生み出した、思わぬ副産物である。

● 技術開放についての会議に出席している。「既に民間でも量子経路干渉法によるフォノン生成過程の同定成功との発表があり、我々が保有する量子コンピュータ技術受入れ素地は整っているものと──」今日もまた一つ、我々の努力の結晶が日の目を見る。

● 鶯谷デッドボールに入り浸っている。下ネタ発言が過ぎた為、キレた日本支部女性職員達によってブチ込まれたのだが、熟練の技に感激した博士はすっかり虜だ。

● 部下がオブジェクトを削り取ろうとしていたので、慌てて止めた。素材特定の為に、と反論されたので、結晶軸の数が違えば反射光も変わるから目視で宝石は同定できる、と教えたら感心された。 SCP-963の初期研究の際に覚えたことなので、胸中複雑である。

● Explainedへの変更申請３件を審査している。理解不能という恐怖に科学が勝ったという証、《解明済》。いつか、SCP-590などと呼ばれている弟へも、この宣告をしてやれるのだろうか。してみせる。必ず。その日を目指して、博士は今日も財団にいる

● 『通達:女性職員の皆さんへ SCP-963-1は精神的自殺の道具ではありません。不誠実な男への報復には大いに協力しますので、まずは相談をして下さい。妊婦になるのは一度でたくさんだ！！！人事局長 J.ブライト』

● サイト壊滅からの復興の為、5件のコホート研究の詳細なデータを再現している。誰よりも長く生きている、誰よりも記憶力の良い財団職員。私はバックアップメモリ代わりか? と文句を言いながらも、七十年余の記憶の中から、長期観察記録研究の全データを再構築していく。

● ザーション博士共々、膝から崩れ落ちてい��。 BZHRの脆弱性は過程の繊細さに由来する。効率と正確性を両立させる為にどれだけ苦労したか。それが、こんな購買でお手軽に買える大量生産品で、こんな簡単に改良できるだなんて。 https://www.asahi.com/articles/ASM5X6HTMM5XULBJ01H.html

● SCP-590の配給食に異物を入れた、と担当職員達に詰め寄られている。弟の食生活に少しでも彩りを添えたかっただけで、と弁解しているが、"ミルメーク"を知らない担当者には信じて貰えない。

● 「君達、ご承知の事とは思うが、SCP-504は全てのジョークに反応するんだ。下ネタだけじゃなく、な。エージェント・ディオゲネス、トレビュシェット博士、頼むからその鉢植えと煮え滾ったトマトソースの鍋は、収容チャンバーへ戻してくれないかな？」

● 体乗り換えに伴う、所定の心理鑑定を受けている。《この新たにSCP-963を首にぶら下げた個体は、ブライト博士と定義し得るか否か》父も兄も他界した現在、その判定が可能な人物は、もうグラス博士以外にいないのだ。

● SCP-409-JP担当エージェントに、カビた豆腐を食べろと詰め寄られている。演芸場████亭にて、笑来亭ふしぎ氏に対し「酢豆腐」をリクエストしたらどうなるか。 "研究者として不可欠な好奇心と冒険心"とやらでプロトコルを無視した、これが代償だ。

● プラムを見ると父を思い出す。いち科学者としても兄としても、父が妹に行ったSCiP乱用の件は、未だに許せないでいる。だが昔、晩夏にプラムのケーキを作りながら、先祖伝来のレシピだぞと笑っていた、そんな幸せな親子であった事も、また事実なのだ。

● SCP-2000修復中。催眠学習と体組織複製機の連携をさせなければ、一応正常な人類を生成出来るようになった。意識のない人体を、残機として貰い受ける。ちなみに、BZHRのテストパターンは、“生前”のブライト博士のDNAである

● 「蒐集院接収交渉の時から思っていたのですがね、エージェント・カナヘビ。何故貴方が収容されないのです？」「蒐集院接収交渉の時からおんなじ答えで恐縮やけどね、ブライト博士。アンタにだけは言われたないわ」

● グラス博士に「黒後家蜘蛛の会第9作目に出てきた晩餐のフルコース」を提供させられている。 5人のDクラスの中で、どれがジャック・ブライトか。 7回やったその賭けに、グラスは全て正解したのだ。 ※「9作目の晩餐」=ホストの手料理

● 神経再生に関する論文を読んでいる。蘇生効果を持つSCiPを使って“生き返った”SCP-321は、何故大脳白質の髄鞘が活性化しない= 知性が蘇生しなかったのか。 SCiP乱用の生ける教訓。妹の犠牲を無駄にしない事、それだけが唯一自分に出来る償いだろう。

● 名付け親(教父)は、両親他界の際遺児を養育する義務がある。財団内ではブライト博士がよく教父を依頼されている。「私は"死なない"からな。年中死人が出るココでは一番大事な条件さ。君も名付け親となったからには、生きろよ、ジェラルド博士」

● 食堂のTVで新薬のニュースを見ている。財団フロント企業は、研究の副産物を製品化して資金を稼ぐ、という役目も持っている。この新薬もその一つだ。普段は世界の影に生きる自分達が、今日だけは世界を照らす。そんな気になれるこの瞬間が、彼は好きだ。

● 《通達: イルカ類にSCP-963を暴露させ深海探査に使用する提案に関して

回答: 却下理由: 我々の目の届かない場所にブライトを置けば、こちらの予想の3倍は碌でもないことをしでかす、と何故解らない？

副局長 A.クレフ》

● SCP-590解析班に、やけに熱心に職務に打ち込む女性研究員がいる。理由をきくと、彼女はこう答えた。「この異常性の仕組が完全解明したら、それを利用して『妊婦の悪阻が全部“妊娠させた男”に移る薬』を作りたいんです』あまりの剣幕につい、全面的に協力する約束をした。

● 「クレフ博士、何故その『ブライト博士』が偽物と判ったんです？」「奴のテーブルマナーはガチガチのドイツ式だ。フォークを右手に持ち替えるなんざ有り得ねぇよ」そう言うと、クレフは死体がかけた首飾りの赤い石を、ショットガンで粉々に撃ち砕いた。

● 「ブライト博士、せめて平和な賭けをして下さい」「なら、コンドラキはクレフの素顔を写真に撮れるかで賭けようか、オッズは2:3から」「大惨事の予感しかしませんやめて下さい」「勘が良くて結構、君は長生きしそうだな。デスゲームのオッズを3に変更だ」

● 3ヶ月振りに帰宅したら、自宅が跡形もなく吹き飛んでいた。

Dr Clef's Personnel File by DrClef http://www.scp-wiki.net/drclef-member-page

Dr Glass' Personnel File by Pair Of Ducks http://www.scp-wiki.net/dr-glass-personnel-file

SCP-321 by AdminBright http://www.scp-wiki.net/scp-321

SCP-590 by AdminBright http://www.scp-wiki.net/scp-590

SCP-2000 by FortuneFavorsBold http://www.scp-wiki.net/scp-2000

SCP-101-FR by DrGemini http://fondationscp.wikidot.com/scp-101-fr

SCP-504 by BlastYoBoots http://www.scp-wiki.net/scp-504

SCP-409-JP by Rhapsodyyyyyy http://ja.scp-wiki.net/scp-409-jp

エージェント・カナヘビの人事ファイル by tokage-otoko http://ja.scp-wiki.net/author:tokage-otoko

Dr Gerald's Personnel File by Dr Gerald http://www.scp-wiki.net/dr-gerald-s-personnel-file

SCP-963 by AdminBright http://www.scp-wiki.net/scp-963

#SCP #Dr.Bright #今日のブライト博士

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umaumamix · 5 years

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競馬予想に役立つ最強ソフトランキングTOP5！データを駆使して回収率を上げよう！

競馬予想をする時に何を参考にしていますか？昔はほとんどの人が競馬新聞を参考に予想をしていたと思いますが、ネット全盛の今の時代に合っているとは思えません。最近の競馬予想は膨大なデータを駆使する事で予想を行っていき、期待値の高い買い目を自分で取捨選択する事が出来る時代になっています。そんな時にオススメなのが競馬ソフトです。ＪＲＡが提供している公式データを使い、その情報を参考にデータを分析し、勝ちやすい馬を見つけていくというのが競馬ソフトの最適な使い方です。この記事ではそんな競馬ソフトの中でも特にオススメのものを厳選して紹介し��いきます。競馬ソフトを何にしようか悩んでいるという方は是非参考にしてみて下さいね。

競馬予想に役立つおすすめの競馬ソフトを紹介

それではここからは競馬予想に絶対に役立つ競馬ソフトを紹介していきます。競馬における膨大なデータを自分一人で解読する事は不可能ですが、競馬ソフトを使えば一瞬でデータを分析する事が可能です。膨大な情報量を一瞬で精査してくれるソフトは、必ず予想に役立ち、回収率を上げる手助けをしてくれる事でしょう。

第１位：TARGET frontier JV

競馬ソフトを語る上で絶対に外す事が出来ないのがTARGET frontier JVです。現在数多く発売されている競馬ソフトの中でも断トツ１位の売上や利用者数を誇る、競馬ソフト界の頂点に長く君臨しているものです。 TARGET frontier JVの最大の特徴は何と言っても自由自在に自分の切り口で分析を変更できるという点です。過去２０年以上のJRAの公式データを使っていて、100通りある分析方法の中から自分が最も回収率を上げる事が出来るという方法を使い、それをデータで分析して買い目を提供してくれます。競馬のプロや著名人も多く利用している事で知られているソフトで、自分で分析してソフトをカスタマイズしたいと考えている方にとてもオススメです。

第２位：馬王Ｚ

第２位にオススメの競馬ソフトは馬王Ｚです。はずれ馬券問題で３年間で３０億円の払い戻しを受けた卍氏が使っていたソフトがこれ。卍氏はこの競馬ソフトを使って、３年間で３０億円の払い戻しを競馬でゲットしたという実績があります。馬王としてリリースされてから今の形態になり、これが最終形態だと明言しています。自動投票を搭載していますので、中央競馬でも地方競馬でも自動的に馬券を購入する事が出来ますので、設定次第では競馬投資を行う事が出来ます。予想ツールとしてもオススメのソフトなので、卍氏のように競馬投資で儲けたいと考えている方にはオススメのソフトです。

第３位：スゴウマROBOT

日本最大級の競馬予想サイトであるウマニティが提供する競馬ソフトが、スゴウマROBOTです。このソフトの特徴は分析から購入まで行える自動運用システムと、ウマニティが提供する指数を使った予想ができるという点です。期待値が１００を超える馬券のみを自動的に購入するシステムを作る事も出来ますし、馬券購入代金やこうなったら買わないなどの設定も細かく出来ます。ゴールド、シルバー、ブロンズ、お試しの４つのコースに分かれていて、それぞれのプランで料金が異なります。最初はお試しからスタートして使い勝手をチェックしつつ、いいなと思ったら上のコースに変更してくようにすると良いと思います。

第４位：速うまシューター

速うまシューターはJRAデータラボ会員なら誰でも無料で利用する事が出来るフリーソフトでありながら、実績や実力は申し分なしのコスパが良い競馬ソフトです。オッズの変動を知らせてくれるソフトで、オッズの暴落や高騰をすぐにアラームで知らせてくれるシステムが非常に便利です。オッズのひずみや歪み、オッズ理論で馬券を購入しているという方は必須のソフトであると言えます。

第５位：馬吉 for data lab

馬吉 for data labもJRAデータラボ会員であれば誰でも利用可能なフリーのソフトです。競馬新聞以上の情報量を誇っており、膨大なデータを駆使して自分の競馬予想の参考にする事が可能です。出走の変更や騎手変更、馬場状態といったリアルタイムの情報もすぐに更新されますので、過去のデータと同様にリアルタイムの今の状態も予想に取り入れるという方には特にオススメです。マイニングという項目で各馬のレースタイムを予想していますので、この機能を使えばある程度のレース展開は予想できるのではないでしょうか。かなり精度の高いマイニング機能を使えば、どんなレースでも展開予想と買い目予想が簡単に出来るはずです。

まとめ

競馬ファンは絶対にチェックしておくべきオススメのソフトを５つ紹介していきましたが参考になりましたか？ソフトは一見すると使うのが難しいと思っている方も少なくないと思いますが、操作方法に関しては事前に教えてくれますし、特別難しい作業がある訳ではありませんので、使った事がない方は是非使ってみて、自分だけの競馬予想を駆使していくことをオススメします。競馬を投資と考えていて、競馬で大金を稼いでいる人はもれなくソフトを使っています。プロ馬券師の多くもソフトを使い、データを収集しています。現代社会において競馬ソフトを使い過去のデータを精査するというのはなくてはならない手法なので、皆さんも気になる方は競馬ソフトを是非活用してみて下さいね。

また、私以外に当たる競馬予想ソフトを紹介しているサイトもありますので、合わせてお読みください。

#競馬予想ソフト #ランキング

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adeliafermin · 5 years

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ブックメーカーからお金を引き出すための屠殺方法

好きなスポーツに関係なく、すべてのスポーツファンの皆さ��、こんにちは。私は、スポーツ自体が人類の最高の発明だと個人的に信じています。スポーツは人を健康にし、能力に自信を与え、自分を信じるのを助けます。多くの人がそれが人生の意味になっているからです。スポーツは人々、国、大陸を結びつけ、お互いにより親しくなるのを助けます。さて、私に何かが起こりました。そして最後に、上記のすべてに加えて、スポーツのおかげで、あなたはかなり成功してお金を稼ぐことができ、プロのアスリートである必要はありません

ブックメーカーでのスポーツベッティング

インターネット上にスポーツ賭博を受け入れる多くのオフィス、いわゆるブックメーカーがあると言っても、私はアメリカを発見しません。誰もが非常によく知っており、多くの人がすでにそれに賭けているか、賭けたことがあると確信しています。この短い記事では、ブックメーカーでお金を稼ぐために使用できるギャンブルの方法をいくつか紹介します。ただし、勝つときに100％の保証を与えるものではないことに注意してください。

私は今、すべてのオフィスを比較したり、最高か最低かを選択したりしません。なぜなら、興味のあるすべての人に関する多くの情報がウェブ上にあるからです。具体的に2つ分析します。これは「マラソン」と「レオン」です。また、それらに関する多くのコメントがありますが、良いものもそうでないものもあります。まだ不満はありません。

したがって、特別に作られたコンピュータープログラムでは勝てないオンラインカジノとは異なり、ブックメーカーは競争の結果に影響を与えることはできません。それはすべてあなた、あなたのギャンブル戦略、プレーヤーまたはチームに関する知識に依存します。確かに、私がここで提供するブックメーカーの収益性の高い賭けの方法は、特定のスポーツの詳細な知識を必要とせず、ブックメーカーが提供する機会をナビゲートし、エクスプレスベットが何であり、どのようにそれを行うことができるかを知る必要があります場所。これをすべて知ったら、行きましょう。

「マラソン」オフィスから始めましょう最初の方法私たちは、あなたが間違いに賭けることができるフットボールの試合、または試合のメインタイムに罰金があるかどうかに注目します。練習と統計が示すように、20試合に1〜3ペナルティが課されます。

通常、「マラソン」はペナルティがないため、1.3-1.35の係数を与えます。このイベントで最も高い係数を使用して選択したすべての試合を選択し、イベントAを呼び出します。次に、合計試合（両チームの得点の合計）、バスケットボール、テニスの平等と不均等のオッズを調べます。またはバレーボール。

たとえば、チーム1（イベントX）とチーム2（イベントY）のバスケットボールゲームです。オフィスは係数を与えます。 1.97競争の合計は一瞬であり、オッズです。 1.97合計は奇数になります。そのような合計のオッズは1.9から1.97の範囲です。

利用可能な最大のものを選択してください。合計がまだ奇数または偶数になるため、誰と誰がプレイしても関係ありません-3番目はありません。

次に、2つのエクスプレスベットを行います。1番目-イベントAとイベントX、2番目のイベントAとイベントY。一般的なチャンス。各ベットには2.65（1.35 * 1.97 = 2.65）があります。すべてのベットでドルにベットし、イベントAが発生した場合、賞金は$ 0.65になります。そうでない場合は、同じ係数を持つ他のイベントを探していますが、すでに1ドルではなく4ドルに賭けています。勝った場合、2ドルを返し、0.6ドルを獲得します。再び負けた場合、17ドルを賭けなければなりません。しかし、正直に言うと、私は一度も誤解されていません。

ブックメーカーの賞金が少ないと思われる場合は、1ドルだけでなく、好きなだけギャンブルを開始できますが、賞金は最初のベットに比例して増加します。

第二の方法それは完全に競争全体の平等と特異性に基づいています。この方法を、2つのバスケットボールゲームを例として分析してみましょう。

2つのチーム間の最初の一致、最も重要なことは、合計のパリティ係数とストレンジネス係数が通常最大で最大の係数であることです。 1.97に等しい。係数1.97の偶数合計を選択します（イベントT）

質問-なぜさえ？私は答えます-統計によると偶数の合計が奇数よりも頻繁に発生するため。自分の判断：すべての引き分けは偶数です（たとえば、105 + 105 = 210は偶数、104 + 104 = 208も偶数です）。

競合のその他の可能な結果を考慮してください。偶数+偶数=偶数。奇数+奇数=偶数;偶数+奇数のみ、またはその逆=奇数であり、これは競争の5つの可能な結果のうちの2つだけです。

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