ストリーク計算機 - 連勝・連敗の確率
無料のストリーク計算機。決まった本数のベットで起こる連勝・連敗の確率を算出。
この計算機の使い方
- 1ベットあたりの勝率を%で入力します(例:55)
- 評価したい連勝の長さを入力します
- 合計のベット本数を入力します
- 連勝の確率と、想定される最長ランが表示されます
公式
P(N勝の連勝)= p ^ N
P(N敗の連敗)=(1 − p)^ N
予想最長ラン(近似)= log(N ·(1 − p))/ log(1 / p)
P(Mベットで長さNの勝利連勝が≥1)≈ 1 −(1 − p^N)^(M − N + 1)
よくある質問
想定される最長ストリークがやけに長く見えるのはなぜ？
分散はサンプルサイズに対して対数的に増えます。コイントス1000回なら、たいてい9〜10連続で表が出るのを目にします。長いストリークは意外に感じますが、数学的には想定どおりです。多くのベッターは、ただの分散をホット/コールドな時期と取り違えてしまいます。
ストリークの長さはバンクロール管理にどう効く？
勝率60%でも、5連敗以上はふつうに起こります。バンクロール管理(ケリー分数やフラットステーク)は、破産せずにこれを吸収しなければなりません。連勝の長さを5〜7にしてこの計算機を使い、そうした連敗ランがどのくらいの頻度で来るかを見て、ユニットのサイズを決めましょう。
スポーツのストリークは予測に使える？
ほとんどの場合は使えません。独立したイベント(コイントスのようなマーケット)では、ストリークは純粋に偶然で生まれます。小さな予測効果(故障の連鎖、チームの士気)はあり得ますが、たいてい誇張されています。モデルに基づいた具体的な根拠がない限り、過去のストリークは分散として扱いましょう。
「想定される最長ラン」の裏にある計算は？
成功確率pの独立なベルヌーイ試行をN回行うとき、成功の最長ランの期待値はlog(N(1−p))/log(1/p)に収束します。これは大きなNで正確になる対数近似で、観測されるであろう典型的な最長ストリークを示します。