基本概率，了解赌的数学。

了解机率和或然率
概率，也就是机率，机率是属于数学中或然率的一部分。或然率可用於我们生活中的每个部分：
7 [4 W2 t2 ?+ p  a天气、科学、商业、保险、股票药学等。明天会下雨吗？男人平均能活多久？医生，我有多少机会？它合用范围很广，这个在数学中重要的一环，和DB及对DB的分析息息相关。
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一堂速成的或然率课程
1 Y' t7 p' ?& w3 N! _7 s* M  u: a那么，什么是或然率？它是对机会规则的研究。大部分的人都很熟悉它的基本概念－－或然率可以用来衡量一件事多常发生，或者更精确地说，可以期望它发生。虽然有些或然率专家们试著做统计，卻始终无法肯定；地球被小行星撞击的机率，或者一个小孩长大后成为百万富翁或奥运选手的机率。然而，其他的机率，包括DB中的机率，因为涉及的是我们知道全部结果的机制，因此可以准確地预测它的或然率。如果你丢一个普通的铜板，你掷岀正反两面的机率是一致的。丢铜板有两种结果，因此你丢岀正面的机率是1/2－－每两次你有一次丢岀正面的机会。
所以，机率对一特定事件（我们称之为X）的发生来说也是一样的。它把X可能发生的数目，和所有可能发生的总数（我们称之为Y）相比。可以这样来表示机率－－写成P(X) ,读成「X发生的机率」－－可以比率或分数的方式表达之。
P(X)=获得X结果的数目/所有可能的结果(或Y)
所以，在一副标准的52张牌中，抽中一点的机率是：
( @+ y2 ?0 `$ N+ sP(拿到一点的机率)=　一点的牌数/所有的牌数
　　　　　　　　= 4/52
                                =1/13
5 ]$ ~5 n0 i! R% C! P( w) N/ l+ g
0 P# {) d# v& @5 s6 z
& D% F6 j! @9 h其他任何一种机率的表达方式
2 c9 q/ v* L: w& p; r2 {2 W9 ^机率有许多表达方式。虽然它们所指的都是同一个东西，但是在不同的情形下，某一种形式可能会比其他的来得方便。我们就来看看在52张牌中拿到梅花的机率。
1 b$ R# ~! r1 c( ]4 l  uP(拿到一张梅花）=梅花的牌数/所有的牌数
　　　　　　　　=13/52
                                =1/4
首先你要注意的是，13/52这个分数应该化简成1/4。一个简化过的、较为简单的形式通常看起来会比较顺眼，也比较有意义。如果你在书中看到一个机率，没办法一看就有感觉，那么很可能你必须先化简它。
8 H, G1 @! m- j' \让我们来看看几种拿到梅花的机率的方式。我们可以用小数的方式，0.25来表示四次中有一次的机会，或是说有25%的机会拿到梅花。
当人们说机率是50-50，他们指的就是两次中有一次的机会，也就是有50%的机会会出现这种情形，而有50%的机会不会出现。表示机率的时候，有时候我们用分数，有时候用小数，而有时候用百分比。
2 e  Z0 _$ c! t/ r  ^表达某一事件机率的不同方法
2 J1 F) }3 a' S0 v" w1）事件　　　抽到梅花
; l' R* d3 Z5 {& {2）敘述　　　梅花的牌数/总牌数
3）分数　　　13/52=1/4
4）小数　　　0.25
  Y' f; Y& Z8 t9 P5）百分比　　25%（小数X100)
6）发生率　　四次中有一次
* ~8 T0 r# }9 n( O2 f- @* l' p, Q7）比　　　　3：1
' Y$ y8 p4 J  V6 O4 }" h. G
基本机率法则
8 Y. R9 G' V3 \5 e8 y如果你能了解以下的规则，那么就不难理解大部分对DB的解释和分析。
(1)任一事件发生的机率必介於0和1之间
9 C( s6 J4 r) A! y: o当机率为0时，表示该事件不可能发生;例如：用一个正常的六面骰子掷出7点的机率，这是绝对不可能发生的。
当机率为1时，该事件百分之百会发生;例如，用一个正常的骰子，掷出1到6点的机率即为1(当然扣除骰子边沿著地的机会)。
机率永远不会有负数－－0（表示该事件不可能发生），小於0的数字不具任何意义。
(2)一件事会发生和不会发生的机率总和为1
, C* U3 p- K1 {. u为什么呢？因为所有结果加起来的机率一定是1(100%)－－不管是不是你要的结果，一定有事会发生。
! J& ]) c: C; e# _3 x6 d例如:用骰子掷出2的机率为1/6，加上掷出不是2的机率为5/6－－总和即为1(1/6+5/6=1)。这看起来很理所当然，但是当我们间接推算机率的时候，这可是相当好用的方法。举例说，你想要知道在一副正常的52张牌中，抽中梅花的机率是多少。但是你並不了解整副牌的组成元素。你只知道抽中非梅花的牌的机是3/4。其实知道这样就够了。
P(抽中梅花的机率)=1-P(抽中非梅花的机率)
/ ?- M$ f; Y: m                                 =1-3/4
, e( z; S- h- b* P! t                                 =1/4
) n/ H! O& j3 c- n1 L
(3)连续事件发生的机率等於各独立事件机率的积
是的，这听起来很复杂，但是你或许已经很熟悉这个规则的运用方式了。这么说吧！假设你想要计算连续丢出两个1点的机率好了，丢一次骰子获得1点的机率是1/6(共有六种可能的结果，只有一种是你想要的)，而掷出两次1点的机率为:1/6X1/6=1/36。每次掷骰子都是「独立事件」(两者互相无关)，而发生这种「连续事件」(丢出两次1点)的机率即为二独立事件(1/6)的积(即相乘的结果)。因此，这连续事件並不一定是要同一颗骰子丢两次才行，如果同时丢两颗骰子，也可以构成连续事件－－因为两事件各自独立。
" N- U2 b9 d1 z) S$ y再举另一个例子：你同时丢一颗骰子跟铜板。那么，你丢出铜板正面且骰子为1点的机率为何？此为二独立事件，该事件的机率即为两独立事件的积。丢出铜板的机率是1/2，而丢出骰子1点的机率是1/6。因此发生此事的机率为1/2X1/6=1/12。

) v. X5 v* F1 ?, X9 w(4)两非独立事件发生的机率亦为两者的积，然而，当事件发生时，后发生的事件会受到先发生事件的影响。
! _3 M: c' ~  F+ I4 i8 Y2 [这又是个令人困惑的说明，但是如果举个例来说就很清楚。例如:你想算在一副牌牌中，连续抽中三张梅花的机率。它的机率为13/52(52张牌中有13张梅花)X12/51（一张梅花－－一张牌已被抽走了)X11/50(两张梅花－－两张牌已经被抽走了)=0.0013或是1.3%。如果你在每次抽完又把牌再放回去，那就变成独立事件，抽到三张梅花的机率13/52X13/52X13/52=0.16或1.6%。
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. ]; k& T% q$ |9 O) C经典的机率实例
即然我们已经了解机率的基本概念（不是吗？）我们就来看一个经典的机率实例，让它告诉我们现代机率理论是从何起源的。
在十七世纪，一位名为薛瓦里耶。德美尔（Chevalier de Mere)的法国贵族，他是一个用骰子来赚钱的骗子，他跟对方下同等金额的注，赌说掷4次骰子，至少有一次会出现6点。他的理由如下：
8 ]; @8 o' i% O' c# n1 KP(6)=1/6
3 i4 o# O5 P+ c* G1 qP(6)=掷4次的机率=4X1/6=2/3
他的这种赌法赢了不少钱。虽说他的推理是错的－－我们等一下很快就会看到－－但是他还是佔有优势。（你已经知道他为什么错了吗？）
& \; ^3 w: G  C# w/ c/ E当玩这种游戏的受骗者变少后，薛瓦里耶开始改玩另一种赌注。他也是用同等赌金，打赌在掷两颗骰子24次时，至少会出现一次两个6点。他的推理如下：
P(6,6)=1/36
P(6,掷24次中出现6的机率)=24x1/36=2/3
9 F8 i' o8 C# r2 X9 g! ^但令他惊讶的是，他开始输钱了。所以他就问他的朋友－－数学天才巴斯卡，为什么会发生之种事？巴斯卡觉得相当有意思，就问另一位数学天才德佛美。他们的想法一致，因次就創造出现代机率理论。（而我们竟要感谢一位骗子的老祖宗！）让我们来看看他们研究薛瓦里耶的问题的结果。
; h- y9 |, F- ?9 ~) z在第一个例子中，我们知道　在任一个骰子中，掷出6点的机率是1/6。但是，解决这个问题的真正方法，是要算没有丢出6点的机率是多少？很自然地，它就是5/6。所以，如果薛瓦里耶想知道真正的结果，他得知道　掷4次骰子时，没丢出6的机率。每次掷都是独立事件，请用上次提到计算独立事件机率公式，我们就会得到以下的结果：
P(4次中没有掷出6点)=5/6x5/6x5/6x5/6=0.482
这表示有48.2%的机率不会丢出6点，因此薛瓦里耶算错了那个赌注。现在要算至少丢出一个6点的机率就很容易了。记得，有些结果一定会发生，那就是为什么我们用1减掉0.482。
P(掷4次骰子出现一次6点)=1-P(掷4次没出现6点的机率)
　　　　　　　　　　　 =1-0.482
( f9 I" y9 o9 F1 ^$ k) I+ c                                             =0.518
% b7 K  ]- d5 n4 z( w1 A所以，薛瓦里耶有51.8%的机率赢他的同等金额赌注，这就是为什么他能赚钱的原因，虽然机率不是他想的2/3。用倒回去的方式解决这个问题，虽然似乎和直觉相反，但实际上是比较容易算的。
　　薛瓦里耶最初的理由也是站不住脚的，如果我们再往下看一个步骤，用他错误的方法：如果掷6次骰子，掷骰子的人必定会丢出一次6点。很显然这是错的，也让我们知道为什么要算没发生该事件的机率是合理的。
5 D( H; y5 I& |  D　　现在让我们看看薛瓦里耶输的那个游戏：他想知道　在掷出24次骰子中，同时出现两个6点的机率为什么不是24/36。同样的，算出不出现的机率也是比较容易的：
　　P(掷出24次骰子没掷出12点的机率)=(35/36)＾24
                                                                     =0.509
3 T3 a+ H# q' }/ E5 Z; v       　因此：
3 N3 L/ e$ b! \  l　　　　　　P(掷出24次出现一次12)=1-P(掷24次骰子没掷出12点的机率)
. l. O1 K8 |1 E" h+ a/ [( x                                                                =1-0.509
                                                                =0.491
            
          啊哈！薛瓦里耶在第二种游戏中的机率只有0.491,也就是只有49.1%得胜，那就是为什么他会在这个相同赌注的游戏里输的原因，老千反被老千误，但是他真的很幸运，因为有当时最历害的几位数学家帮他解围。
# {" q! a8 W, G  N
: _' N+ F0 s; |' Y一旦我们了解到一件事发生的机率，下一步就是想到该事件发生的「比」。如果说机率所描述的是一椿希望发生的事件与所有事件间的关系，则比所描述的则是希望发生的事件与不希望发生的事件间的关系。
9 e; [, k. k( T! z$ O就传统而言，比通常被认为是「不发生」该事件的比。这或许是你在进DC玩任何游戏时，最先想知道的吧！
! ^  X4 T- n9 m让我们再拿梅花的例子来说，我们知道它的机率是1/4;四次当中有一次成功的机会，有三次失败的机会，因此，该事件（抽到梅花）真正的比是3（失败的机率）比1（成功的机率）。或许这时候你会皱眉头想一下，「但是一副牌不是有52张吗？3比1的真正意思是什么？」好的，说3比1等於是说39（非梅花的张数）比13（梅花的张数），分数巳被化简过了。
' ?  T2 F2 j+ d* H当你丢一颗骰子，希望丢出2。丢出2的机率是1/6。比率是5比1;这也可以写成5-1。要了解「A-B」等於是说「A比B」。
" H$ A- y$ o) x- Z" ~) w& ]) V% w: M5 o
! z7 [2 L, I  F% ]# X  _比不一定永远是「多少比1」，但是所有的机率都可以写成比。遵守一个原则：把机率写成分数，假设是X/Y。记得，Y是所有可能发生的机率。而X是成功的或是希望发生的机率。所以用Y减掉X，你就可以算出所有你不希望发生事件的数目，然后就可以算出比。发生X事件的比为「Y-X比X」。假设某事件发生的机率为9/35。这不是个漂亮的数字，但我们还是算得出来。该事件发生的比是26比9。习惯上，我们会把它化简成一个较容易了解的形式，即使它不是整数。例如26比9可以化简为2.89比1。

看看好东西！！！！！！！！！

太好了，长久实用

娱乐城比
. y+ r9 \; P. B) g2 K真正的比，也就是一件事发生实际上的机率，可以在娱乐城里看出来。不然，长久下来，娱乐城是赚不到钱的。娱乐城比会告诉你从你的赌注中，你将会赢回多少钱。如果娱乐城的比是2-1，而你赢了，那就表示你每赌一单位，你就会赢回你原本赌注的两个单位。所以，如果你在一个2-1的游戏中赌1元，而你赢了，则你该拿回2元的利润及你原本的一元赌注，总共是3元。（这种比可写成不同的形式：2比1、2-1、2：1。)
" j( _6 O% w2 H8 ?5 D而同额赌金的赌注表示其比1-1。在这情形下，如果你赢了，你将会赢得与你赌注相等的金额。(1元同额赌注会赢回2元-----你原来的赌本加上1元的获利。)
/ H4 S+ E% w$ c2 F; R有些游戏会标示它们的机率是「A赔B」而不是「A比B」。如果是这样的话，你每次赌B，A的总额将还给玩家，包括玩家的赌本。例如：一个赌注是5赔1，而你下注1元，你将会拿回5元，这个数字就已经把你的赌金包含在内了。所以你实际上的获利只有4元，因此5赔1的赌注实际上是4比1的赌注，这其中有很大的差别，不要因为看到数字比较多，就以为你会拿回比较多钱----要看看是「赔」或是「比」，而且你要知道
「A赔B」等于「（A-B)比B」。
2 c9 y2 i+ `0 f( o# b这个比，大家要小心，很多人就会搞错。给个小习题大家做，大家在21点赌台上面看到的
BLACKJACK PAYS 3 T0 2　和　INSURANCE PAYS 2 TO 1　是什么意思呢？
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了解娱乐城的优势
我好像听到你这样说：“谢谢你帮我上机率课，但是我是准备要去赌一把的啊！”别这么急，难道你不想知道娱乐城怎样从你身上榨钱，而这样的机率有多大吗？机率和比让你了解到在一个公平的世界里，你该期望些什么？但是我的朋友啊！娱乐城可不是一个公平的世界。
玩家口袋的钱之所以会跑到娱乐城保险箱里的原因，是娱乐城根本没付他们所该付的。他们並没有作弊，他们也没有耍老千，他们也不是靠玩家手气背或是太笨（虽然这样对他们很有帮助），但他们靠的是数学。我们一起来看它是怎样运作的吧！

期望值
现在该是秀出Dubo101法宝的时候了。是的，你猜到了，是铜板。假设你朋友找你玩个游戏：她抛一个铜板，你猜出它的正反面。如果你猜对了，你就蠃1元。如果你猜错了，你就输1元。如果铜板没有机关，是公平的，但这是个很无聊的游戏。最终，有一半的机会你会赢1元，一半的机会你会输掉1元。你获得的钱就是根据实际比（1-1），而最终，你不会输钱或蠃钱。你的期望值是0。
  G5 g& a4 G0 F但你可别希望当地的娱乐城（或是你那些比较有心机的朋友们）会让你玩这种游戏。娱乐城版的游戏很可能会是这样：如果你猜中了铜板的正反面，你会赢90分；如果你猜错了，你会输1元。当然你早就知道那是很差劲的，那你对该游戏实际上的期望值是多少呢？期望值，通常指的是期望的值、期望的结果、期望的胜利、期望的回收，它可以告诉你所下的赌注可以期待赢或输我少。为了要算出我们能期待赢（或输掉）某个特定的赌注，我们要看看输赢的结果及其与金钱的关系。这会告诉我们特定一个赌注的期望值（在这里简写为E）。我们来看看你在这个赌注中的期望值：
7 C. M4 l( G* w6 s& C
E=[P(赢的结果)X(赢的数目)]+[P(输的结果)X(-输的数目)]
E=[P(猜对正反面的数目)X($0.9)]+[P(猜错的数目)x(-$1)]
  =[(1/2)x(0.9)]+[(1/2)x(-1)]=-0.05
: s& k0 j. K4 U8 L6 j# l4 g因此，你每赌1元，可想而知会输掉5分(0.05元)。如果你玩这游戏玩得夠久的话，娱乐城就会赢去你所有的钱啰！
　　
( ]% z! `3 O; G) n5 Q' i　　我们用铜板举例是因为它明瞭易懂，但是它实在是太过简单了。上述所有规则几乎适用於所有娱乐城的游戏，最重要的是，娱乐城藉由付出低於实际机率的钱，以达到营利目的。你或许算不出一个特定游戏的每个数字，或者知道它确切的统计数字(这就是为什么我在这里的原因了)，但是现在你巳经知道，当你没有得到与机率同等的报偿时，你是居於劣势的，就像刚刚丢铜板的例子是一样的。
　　你要成为一位认真的赌者，绝不能把期望值放在一边不管，因为有个很好的理由－－期望值让你知道你该怎样计划，在最后都能把你的钱从一个游戏（或一把赌注中）赢回来。你可以用期望值当作你玩游戏的黄金准则，或者你可以把期望值变成一个你比较熟悉的词－－庄家优势。

% S9 f1 J1 u* V8 q( `  E9 D庄家优势
庄家优势，也叫娱乐城优势，是通常用来衡量一种游戏的指标。庄家优势越大，娱乐城就有越多优势。
很简单，庄家优势只是把期望值换成百分比而巳。这要怎么算呢？首先，我们要把它转成最简单的形式，所以你要把期望值除以赌注的总数，以获得你每赌一元期待有多少结果。举例来说，如果你每赌3元的期望值是-$0.06元，每一元的期望值就是-$0.02。（如果可能的话，我们以一元为单位来计算期望值，然后略过这个步骤，因为这样的期望值已经是每一元赌金的期望值了）你只要再把期望值前的负号去掉，然后再乘以一百，变成百分比。因为传统上百分比都是「正」的　　——从庄家的角度而言－－　　我们不得不屈就於现实，因为大部份娱乐城里的游戏都是对庄家有利的。
1 g8 ?" Z0 x, j3 L/ ?) r以丢铜板的游戏而言，你会得到以下的结果：( 我列出除以每一元赌金这个步骤，虽说这通常是不必要的。）
庄家优势=(0.05X100)/1=5%
庄家优势正告诉了我们期望值的作用:每1元里有5分($1里有5%)最后会变成庄家的。就玩家的观点而言，它应该是负的才对。如果你偶然遇到了玩家期望值是正的机会——表示你可以在游戏中赢钱？在这样的情形下，庄家优势是负的，这是很令人困惑的，但是如果你站在娱乐城的角度来看，就是一致的。
描述游戏期望值的各种不同方式
　　　　　双零轮盘
! y* Y! B& g/ s8 m玩家每赌一元的期望值　             -0.0526
; x  y4 j6 W3 x1 p8 q庄家优势　　　　　　　　          5.26%
9 _, a* r) B) C8 }7 S8 t- m: J理论上每次赌注会输的金额         $0.0526
回收百分比　                                  94.74%
$ p" N! q4 Z4 c( e2 {理论上每一元可以回收的金额     $0.9474
& _" d6 A$ e7 ?1 r% g+ ^" f在很多地方，庄家优势都将以正数表示，那表示它对你不利。它越高的话，情形就越糟;当它是恰当的时候，我们就会提到玩家正的期望值。另一种表示的方法，就是提到报酬率。我们在提到吃角子老虎机及电动扑克机时常提到它，这跟提到庄家(庄家优势)能赢多钱的表示方式正好相反，报酬率指的是玩家能赢得多少钱。如果说一个东西能有97%的报酬率，则表示你每赌一元可以回收97分，而庄家获得3分。
  O) E, M8 y7 r7 U# _- ?/ N待继。。。。

很好的一个课题，Dubo就是需要学习各方面的知识，打下稳固的理论基础，不想盲赌就要努力学习。

忍,等,稳,狠,这四个字说得太好了
+ ^; y- v$ w! N+ |9 H6 f  ~& `

继续上课。。
让我们来玩个游戏吧
让我们把所知的规则运用在一个很简单的机率游戏：假设当地的娱乐城迫不及待地发明出这种无聊的游戏：在一个黑碗里装13颗弹珠，包括9颗蓝的，4颗红的，所有弹珠的大小重量相等，除了颜色以外没有其他差别。每次玩游戏时都是任意选取弹珠（没有经过刻意的挑选），你可以赌说它是红的或蓝的;娱乐城的比是蓝弹珠7赢5，红弹珠3比1。你该玩这个游戏吗？如果你想下注的话，该如何下注呢？首先，我们列出所有可能的机率:
弹珠游戏的机率
* K" }. P! K6 m# g/ K事件　　　　抽中蓝色的机会
分数　　　　　9/13
. c- H( b: J1 C: g& \小数　　　　　0.6923
  d9 r, h4 r/ H8 {7 s& i9 F: a百分比　　　　69.23%
比例　　　　　4比9
发生机会　　　1.44次中有1次
: G+ `/ r4 f0 D2 ]1 q, t+ ^8 k事件　　　　抽中红色的机会
分数　　　　　4/13
" u% F0 Z3 W0 Z' i5 [' |1 B1 K小数　　　　　0.3077
百分比　　　　30.77%
比例　　　　　9比4
发生机会　　　3.25次中有1次
我们来看看你赌蓝色的话会发生什么事？因为它的赔率是7赔5，实际上也就是2比5（如果你觉得困惑的活，请见前面的「娱乐城比」）。
$ l+ D: K. s* }" c这表示当你赌5元时会有2元获利，而你也会把你的5元赌金赢回来（总金额是7元）。请比较娱乐城的比2比5和实际应有的比为4比9;在娱乐城里，你要赌10元才能赢4元，而实际上的比卻显示你只要花9元就可以赢4元。在这里我们就能夠看到娱乐城的典型作法，付比实际上应付的钱少以获利。现在我们来算算期望值及庄家优势。记住，你每赌5元，抽中蓝色的话只能帮你赚2元：
! F, t2 {) ^6 _( A" X$ q8 f' wE=[9/13x(+2)]+[4/13x(-5)]
* ?7 H5 k" K  \/ |0 B  = -2/13=-0.1538
8 \" D5 S1 H7 U2 J7 t每一元赌注的期望值=-0.1538/5
                                    =0.0308
& I( t$ V! R4 R6 T庄家优势=3.08%
7 {% O4 M9 H  h4 y! j所以我们每赌一元，就期望输掉3分。这虽然看起来不怎样可怕，但也不怎样好。再接下来我们要讨论怎样估计庄家优势。
6 Z  C0 K! ^. l/ ~3 Y" G

现在我们来看看赌抽中红色的情形：比例显示为3比1，把它与真正的机率9比4相比，如果你赌4元会抽中红色，娱乐城会给你12元，再加上你原来的赌金，实际上的机率告诉你只会赢9元。嗯，我们来算算庄家优势的期望值：
E=[9/13X(-4)]+[4/13X(+12)]=12/13
9 U! m" B% p/ `: C! b  =0.9231
5 @4 `( H9 p) x4 D5 w( X/ E* y* a每赌1元的期望值=0.9231/4=0.2308
6 ?' T  e2 ]! \; t! _: p2 Y# T$ Q庄家优势(?!)= -23.08%
看起来似乎娱乐城犯了一个大错。庄家优势並非是优势啊(因为出现负号)！这样的赌注可是对玩家大大有利。玩家每赌一元最终就可期望回收23分。对娱乐城而言，这个虚擬游戏大概会被称着「不幸的13」吧！
你或许已经注意到了两种不同的机率表达方式：7赔5和3比1。这样做是为了要让你更熟悉机率的表达方式，但我也偷偷地犯下一个每个玩家都想发现的「错误」。（可别因此就抱着希望，因为你很少或几乎是没有机会找到这种错误，机率接近0。）一家精明的娱乐城会把抽中红弹珠的机率改成3赔1，也就是2比1。这就完全地改变了赌注的期望值，而结果就变成庄家优势是7.69%，那可是有很大的不同喔！（你自己算一次看看吧，来吧！我知道你很想算一次。）一个游戏告示的印刷错误，对精明的玩家而言就像天堂一样，而对娱乐城来说则是场大灾难。就像我说过的，你绝对不可能遇到那样的事，即使是接近那样的事也相当不可能，但那也是个诱人的好例子～或许有些夸张吧～告诉你了解怎样下赌注是值得的。

思考庄家优势
藉由数字的计算，可以让我们知道庄家优势的具体概念，但是我们别忽略这优势告诉我们什么----娱乐城佔优势的时候並非我们输的时候，而是我们赢的时候。是的，你没有看错。在大部分的游戏中，庄家优势榨乾了你赢的钱，並非你输的钱。为什么呢？因为当你赢的时候，你並没有拿到合理的赌金。
8 y/ B5 d/ O7 `, z& s2 t8 a我们已经看过它了。回到丢铜板的例子吧。真正伤害你的並非你输1元，而是因为你赢的时候只得到90分。最终你的输赢总和----也就是你猜正反面的结果----会是相等的，但是你的钱卻不相等，因为你赢的时候並没有获得足够的钱，这就是娱乐城偷偷抽税的方法。玩家们总是在为自己输钱懊惱不已----当然，这在短期内是会造成伤害的----但是他们真正该担心的是，当他们赢的时候「输掉」多少钱？很少玩家知道或观察到因为庄家少给钱，所以他们玩的並不公平的游戏。
0 ?% h( n" t! w, e: S8 m/ @% n. N你可能偷笑地想著：「别想用似是而非的话迷惑我，我赢的机会总比输的多。」我同意。如果我知道我总是会赢，那我就不用去想我得到的是不是真正应得的比例，或是恰当的比例，但很可悲的是，事实和机率告诉我们，我们会赢一些也会输一些。这样说吧：如果娱乐城有个游戏只有两个选项让你下注，而你两边都下注，你还是会输。你不会没输没赢。你不能打平的理由是因为你赌赢的那边----那是一定会发生的事，因为只有两种可能----没有给你它该付的，而与输的那边无关。
这在玩轮盘时最明显了。你在每个数字上都下一样的赌注，轮盘停下来的时候，当然会落在其中一个你下注的数字上。那么，你会赢钱吗？当然不会。每个数字真正的比是37比1，而娱乐城只会付你35比1。如果你在每个数字上都下注1元（共37元，单零轮盘），你赌中的那个数字只会帮你赚35元，加上你原本的1元，你总共还输1元。你没得到你应得的数字，而那就是庄家优势。了解这狡猾的机制怎样运作是很重要的，别认为你是在猜迷游戏中跟庄家比赛，因为你时间算错或是运气不好才让你输的。你是真的在跟他们玩一个你最终不可能赢的游戏。要成为一个老练的娱乐城玩家或职业赌徒，你就要了解娱乐城的秘密收费。

看看，能不能有收获，估计能学到点东西。

很好的一个课题，
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这么好的文章，居然如此少人看，可惜，可惜。

好文章,顶一下。支持！！！！

学问多多啊！怪不得能挫败娱乐城！呵呵！

真是好文章啊

真是好文章

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概率很重要呀！