Metode Taruhan Paling Umum di Sic Bo

Sic Bo adalah gim yang memungkinkan Anda menggunakan banyak teknik bermain seperti favorit kasino lainnya. Tiga strategi berbeda yang diuraikan di sini adalah Risiko Rendah, Risiko Menengah, dan Risiko Tinggi.

Strategi Risiko Rendah sampai Menengah

Tiga dari sistem yang lebih umum digunakan dalam bertaruh di Sic Bo termasuk sistem Paroli, 1-3-2-4, dan 1-3-2-6. Dengan menggunakan sistem Paroli, penjudi memilih berapa banyak taruhan yang harus dibuat dan berapa banyak yang harus ditambahkan ke setiap taruhan pemenang.

Bagi mereka yang ingin mengambil lebih banyak peluang, taruhan risiko menengah Sic Bo memungkinkan Anda untuk menggabungkan taruhan untuk memberi Anda kesempatan untuk keuntungan yang lebih besar. Untuk memaksimalkan pengembalian, idealnya Anda ingin menggabungkan taruhan untuk memiliki empat peluang untuk menang dengan setiap putaran. Meskipun taruhan akan beresiko empat kali, bukan satu, peluang mendapatkan pot yang lebih besar jauh lebih baik dengan teknik ini.

Untuk meningkatkan peluang Anda lebih jauh, Anda harus selalu ingat bahwa 9 dan 12 memberi Anda peluang terbaik untuk menang. Setiap dua kali lipat Anda menang akan membayar 11-1 melawan odds 13-1. Dengan bertaruh 9 unit seluruhnya, apakah tiga dari 9, dan dua pada double 1, 5 dan 6, atau bertaruh tiga pada 12 dan dua pada double 1, 2 dan 6, Anda masih mengambil keuntungan dari teknik hebat ini dan menempatkan banyak taruhan Either way, Anda memberi diri Anda kemungkinan mendapatkan maksimum 24 unit.

Strategi Berisiko Tinggi untuk Rol Tinggi

Jika Anda ingin menempatkan lebih dari satu taruhan pada satu waktu, dan benar-benar meningkatkan peluang Anda untuk menang, daripada strategi berisiko tinggi untuk Anda. Untuk bisa menang hingga dua kali berturut-turut, seorang penjudi berisiko tinggi harus bertaruh pada 8, 9, 12, 13, dan ganda. Contohnya adalah jika Anda bertaruh pada 8, Anda tidak bisa bertaruh ganda pada apa pun kecuali untuk 1, 2, atau 3. Semua angka lainnya akan lebih tinggi dari 8 atau lebih tinggi jika dua kali lipat.

Dengan menggunakan strategi berbeda, Anda memiliki peluang untuk memenangkan hingga 51 unit. Misalnya, jika Anda bertaruh tiga unit pada 8 dan dua pada double 1, 2, atau tiga, atau jika Anda bertaruh tiga unit pada 13, dan dua unit pada double 4, 5 dan 6, Anda bisa menang sebanyak 48 unit. Untuk kesempatan memenangkan lebih banyak lagi, hingga 51 unit, Anda bisa bertaruh tiga unit pada 9 dan dua unit pada double 2, 3, dan 4, atau tiga unit pada 12 dan dua unit pada 3, 4, dan 5.

Bermain Sic Bo memungkinkan Anda untuk menggunakan banyak teknik judi yang berbeda. Meskipun saya telah menguraikan beberapa di sini, ada beberapa lagi. Pada akhirnya, Anda sebagai penjudi harus memutuskan apa ambang Anda dan membuat taruhan yang nyaman untuk tingkat risiko Anda.

5 Situasi Paling Umum yang Memerlukan Pengujian Nonparametrik

Tes nonparametrik adalah keterampilan penting yang harus dimiliki oleh manajer bisnis atau pemasar yang melakukan analisis statistik. Kursus statistik biasanya hanya mengajarkan statistik parametrik tetapi ada banyak situasi analisis data kehidupan nyata dalam bisnis yang memerlukan analisis nonparametrik. Artikel ini akan memeriksa 5 situasi paling umum yang memerlukan pengujian nonparametrik di tempat analisis parametrik.

Prosedur statistik adalah parametrik atau nonparametrik. Uji statistik parametrik membutuhkan asumsi tentang populasi dari mana sampel diambil. Sebagai contoh, banyak alat analisis data seperti Uji t, tes Chi-Square, Uji z, dan uji F, dan banyak jenis pengujian hipotesis mengharuskan populasi yang mendasari terdistribusi secara normal. Beberapa di antaranya juga membutuhkan varians yang sama dari kedua populasi.

Terkadang persyaratan ini tidak dapat diasumsikan. Contohnya adalah jika populasi sangat miring atau jika distribusi atau varians yang mendasari sepenuhnya tidak diketahui.

Alat nonparametrik tidak memiliki asumsi mengenai distribusi populasi atau varians yang mendasari. Sebagian besar ini sangat mudah dilakukan tetapi mereka biasanya tidak setepat metode parametrik dan Null Hypothesis biasanya sulit untuk ditolak ketika menggunakan metode nonparametrik.

Kapan Harus Menggunakan Metode Nonparametrik

1) Penggunaan yang paling penting dari alat nonparametrik terjadi ketika sampel diambil dari populasi yang tidak diketahui terdistribusi normal. Metode parametrik mengharuskan semua populasi yang mendasari terdistribusi secara normal. Pengujian parametrik akan menghasilkan jawaban yang salah ketika sampel diambil dari populasi yang tidak terdistribusi normal. Tes non-parametrik adalah satu jawaban untuk situasi ini.

2) Pendekatan nonparametrik sering digunakan sebagai pengganti pintas untuk analisis parametrik yang lebih rumit. Anda cukup sering mendapatkan jawaban cepat yang membutuhkan sedikit perhitungan dengan menjalankan tes nonparametrik.

3) Alat nonparametrik sering digunakan ketika data diurutkan tetapi tidak dapat dikuantifikasi. Misalnya, bagaimana Anda mengukur peringkat konsumen seperti sangat puas, cukup puas, puas, kurang puas, tidak puas?

4) Statistik nonparametrik dapat diterapkan ketika ada banyak outlier yang mungkin membuat hasil tidak sesuai. Statistik nonparametrik sering mengevaluasi median daripada sarana dan oleh karena itu jika data memiliki satu atau dua outlier, hasil analisis tidak terpengaruh.

5) Mereka sangat berguna ketika berhadapan dengan data non-numerik, seperti memiliki pelanggan peringkat produk atau atribut sesuai dengan preferensi.

Tes nonparametrik yang paling banyak digunakan adalah:

– Tes Tanda Tangan

– Wilcoxon Signed Rank

– Peringkat Wilcoxon Sum

– Mann-Whitney

– Kruskal-Wallis

– Koefisien Korelasi Spearman

Blog saya berisi artikel dengan instruksi spesifik tentang bagaimana dan kapan melakukan salah satu tes nonparametrik ini di Excel. Metode nonparametrik mungkin lebih berguna daripada alat parametrik klasik yang mengharuskan sampel diambil dari populasi yang terdistribusi normal. Tes nonparametrik jarang diajarkan dalam kursus statistik. Itu terlalu buruk karena pengujian nonparametrik sering dapat menjadi penyelamat nyata bagi siapa saja yang harus menganalisis data secara teratur.