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/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / rec / gambling / 5716 < prev    next >
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Text File  |  1992-11-17  |  3.5 KB  |  75 lines

  1. Newsgroups: rec.gambling
  2. Path: sparky!uunet!europa.asd.contel.com!darwin.sura.net!spool.mu.edu!umn.edu!news.cs.indiana.edu!babbage.ece.uc.edu!ucunix.san.uc.edu!kaufman
  3. From: kaufman@ucunix.san.uc.edu (Stephen A. Kaufman)
  4. Subject: Re: Card Clumping (was: Deuces Wild Video Poker in Vegas)
  5. Message-ID: <Bxu72K.HBp@ucunix.san.uc.edu>
  6. Keywords: Clumping
  7. Organization: University of Cincinnati
  8. References: <Bxpu3M.EFy@ucunix.san.uc.edu> <1992Nov16.211519.5795@kronos.arc.nasa.gov>
  9. Date: Tue, 17 Nov 1992 01:35:07 GMT
  10. Lines: 63
  11.  
  12. In article <1992Nov16.211519.5795@kronos.arc.nasa.gov> hall@kronos.arc.nasa.gov (Michael Hall) writes:
  13. >
  14. >Geez, I was away on "business" Thursday night through Sunday.  But in any
  15. >case I don't think I'll get to it soon, as it has a low priority on my
  16. >list of things to do.
  17. >
  18.  
  19. Figured you were on such a "business" trip.  Hope you had
  20. a valuable one!
  21.  
  22. Seriously, though, if you could ever do some simulations along
  23. the lines of my suggestions it might prove most interesting.  Let
  24. me give a specific example.  Supposing, just supposing, that
  25. what you (and I) say about non-random
  26. shoe shuffles is correct --- that clumped shoes
  27. tend to produce clumped shoes --- and that using that information
  28. an astute player determines that over long stretches of such shuffles
  29. certain cards (tens, perhaps) will occur after certain sequences
  30. more or less frequently than the "count" indicates.  Say that
  31. 3 or 4 times a shoe a player is regularly able to predict that the
  32. next (hit) card or the dealers hole card is a ten with a relative
  33. increase in probability of say 10% (i.e. if 30% of the unseen cards
  34. are 10's, when such a prediction is made it actually turns out to
  35. be correct 40% of the time).  The following questions present
  36. themselves:
  37. 1) How many shoes and how many guesses must be made at the +10%
  38. rate for the results to be statistically convincing at say a 99%
  39. confidence level?
  40. 2) If we are convinced by the statistics, then aside
  41. from knowing when to take insurance, what changes should be made in
  42.  a) betting strategy when sitting at first base and predicting the
  43. first card will be a ten?  (presumably we want to stick as close
  44. as possible to Kelly)
  45.  b) basic strategy and counting strategies when the hole card is
  46.     predicted to be a ten?
  47.  c) hitting/doubling/splitting strategy when the hit card is predicted
  48.     to be a ten?
  49.  d) both b) and c) is true?  (Actually this one is easy for a counter,
  50. for it is usually just the strategy that is correct at that average count
  51. level:  if you are counting tens and 40% of the remaining cards are
  52. tens, then whatever strategy applies to such a count would apply
  53. if you can accurately predict that the same probability holds for
  54. both cards in question in spite of the count.  Note that this does
  55. not apply to all plays, though; only those where only one more card
  56. will or won't be taken.  Strictly speaking, though, I guess it really
  57. isn't even that simple, for there is always a very good chance that the dealer
  58. will have to take more than one more card.  But it should be close
  59. enough for empirical purposes.)
  60.  Of course, Michael, you seem to think that it is non-ten cards that
  61. can be predicted with greater confidence.  So just ask the same
  62. questions for them.
  63.   Any takers?
  64.  
  65.  
  66. >-- 
  67. >\When you're down on your luck counting cards, just
  68. >\repeat this (CMU football) chant: "That's all right.
  69. >\That's okay. They're going to work for us some day!"
  70.  
  71. CMU!!? Who wants to work in Pittsburgh?!  I've heard the same
  72. said of other football noteworthies like Northwestern, Yale, and Harvard!
  73.  
  74. Dr. K.
  75.