아래 댓글로 논쟁이 있어서 캡춰로 몇개 올려봄
배리언스 시뮬레이터는 기대 윈레이트를 넣었을때 핸드수가 늘어남에 따라
배리언스가 어떻게 요동치는지 보여주는것이고
그걸 바탕으로 파산하지 않을 뱅크롤이나 이런걸 수립하는데 도움을 줌
https://www.primedope.com/poker-variance-calculator/
배리언스 시뮬레이터로 신뢰할만한 볼륨(?)을 구하는게 좀 이상하지만 그래도 몇 예제에 대해 한번 구해봤음
표준 편차는 그 글과 마찬가지로 80 사용
예를 들어 내가 100K 샘플에서 윈레이트가 5bb/100 나왔다 치자
저 글에 의하면 << 5bb/100은 샘플은 500K 필요하다 >> 고 함
====
내 로직은 이럼
5bb/100 샘플이 나온 사람의 실제 실력은 아마 잘 모르지만 5bb/100 주위 정규분포로 자리잡겠지?
샘플이 많을 수록 5bb 에 근접하게 뾰족할거고, 샘플이 적으면 범위가 넓고 완만할거고
일단 95% 신뢰도에서 최소 최대가 어느정도 될지 함 보자...
실제 5bb/100 기대값인 경우에 100K 샘플로 돌리면 0 ~ 10bb/100 이 나옴
역으로 100K 샘플일때 최소/최대 5bb/100 이 나오는 범위를 구해볼까?
각각 10bb/100, 0bb/100을 돌린건데
10bb/100 실력자가 운 더럽게 없으면 (95% 신뢰도) 5bb/100 결과가 나올 수 있음
0bb/100 멘징러가 운 존나게 좋으면 (95% 신뢰도) 5bb/100 결과가 나올 수 있음
이걸로 알 수 있는것 ?
<< 100K 샘플에서 5bb/100 나온 사람은 실제로 0bb/100 멘징러일 수도 있고 10bb/100 크러셔 일 수도 있다 >>
루징러라면 100K 샘플에서 5bb/100 위닝 그래프는 못뽑겠지? 95% 신뢰도 이상의 행운아가 아닌한?
그럼 여기서 이런 결론이 나는것 아님?
<< 100K 샘플에서 5bb/100 나온 사람은 95% 신뢰도로 위닝러다 >>
앞선 글에서 "5bb/100hand win rate는 500k핸드이상부터 볼륨으로 인정" 이라는 것과는 차이가 좀 나는데?
===
사실 이 공식에 의해서 필요한 볼륨은 세번째 0bb/100 그래프만 보면 됨, (그 중 95% 상위 곡선)
"멘징러가 최상의 운으로 뽑을 수 있는 최대 윈레이트" 를 샘플로 제시한 사람은 멘징러 이상이라는 뜻이거든
위 그래프에서
1만 핸드는 1600 쯤 나옴 = 16bb/100
2만 = 2260 = 11.3bb/100
5만 = 3580 = 7.16bb/100
10만 = 5060 = 5bb / 100
20만 = 7150 = 3.57bb/100
100만 = 16000 = 1.6bb/100
5만 핸드로 3.5bb/100 나온 사람한테는 "야 한 20만 핸드 치고 와, 같은 윈레이트면 위닝러로 인정해줄게" 해도 된다는 말임;;
===
멘징러가 아니라 최악의 경우라도 1bb/100 이상을 내줘야 위닝러라고 한다면
그래프의 윈레이트를 1bb/100 으로 넣고 돌리면 됨
그럼 10만핸드에서 6060 쯤 나옴 = 6bb/100
즉 << 10만핸드 샘플로 6bb/100 나오는 사람은 엄청 보수적으로 잡아도 최소한 1bb/100 낼 실력은 있다 >> 는 의미임
더 고수일 수도 있는거고
5만 핸드에서는 8bb/100 조금 넘음
신뢰도와 최소 위닝 윈레이트를 어느 정도로 잡을지는 알아서 판단하기로 하시고
이전글은 << 배리언스 계산기의 "기대 윈레이트 값"에 통계로 나온 결과값을 넣었기 때문에 인과관계가 틀렸다 >> 라는게 내 주장임
어떤 논리가 맞는지는 여러분들이 판단하셈
2023.05.02 06:48:05
2023.05.02 06:58:15
@25방
대학으로 개무시당해서 서러웠는데 ㅠㅠ
2023.05.02 07:06:07
@25방
2023.05.02 07:32:34
@뱃져
2023.05.02 07:32:57
@25방
2023.05.02 07:35:49
@25방
2023.05.02 07:40:13
@뱃져
근데 솔직히 저 내용은 1학년 때 배우는 건데 학위가 의미있나.. 암튼 오케이
2023.05.02 13:06:44
@뱃져
2023.05.02 13:09:20
@부탁을랄
2023.05.02 13:10:25
@뱃져
2023.05.02 13:49:17
@뱃져
대학드립 심하게 역하긴했음
2023.05.02 13:57:05
@쿠시쿠시몽
2023.05.02 14:08:47
@뱃져
누가봐도 감정 개입되있음
글 내용은 좋아서 본글 추천
2023.05.02 14:13:00
@쿠시쿠시몽
2023.05.02 13:06:14
@25방
ㅋㅋㅋㅋ
2023.05.02 13:57:38
@부탁을랄
2023.05.02 13:59:21
@뱃져
위에 재밌어서 그런겨 ㅋㅋ
오해 ㄴ ㄴ 나도 오해 안함 ㅋㅋ
2023.05.02 14:02:20
@부탁을랄
2023.05.02 14:05:03
@뱃져
2023.05.02 14:07:41
@부탁을랄
2023.05.02 14:09:57
@뱃져
푸쉬폴드 간단히 만들어놓은거 있는데 어디갔나 찾는중ㅋㅋ
2023.05.02 14:14:28
@부탁을랄
이거?
2023.05.02 14:15:53
@뱃져
올릴필요없겠넹 ㅋㅋㅋ
쌩유 ㅎㅎ
2023.05.02 14:18:16
@부탁을랄
2023.05.02 14:18:59
@뱃져
ㅎㅇㅌ ㅋㅋ
2023.05.02 14:22:23
@부탁을랄
2023.05.02 14:38:34
@뱃져
2023.05.02 14:45:45
@부탁을랄
2023.05.02 14:55:08
@뱃져
간간히 토너는 침. 무려 위닝러임ㅋㅋㅋㅋ
바쁜거 끝나면 또 칠까 싶음ㅋ
2023.05.02 06:50:46
2023.05.02 07:10:40
@예수
2023.05.02 07:12:57
@뱃져
저 시뮬레이션에서 best/worst 는 돌릴때 마다 달라져
니가 너의 로직으로 95% 신뢰도로 돌렸을때 값을 구해봐 내 값하고 비슷한지
2023.05.02 07:25:10
@예수
2023.05.02 07:29:50
@반하다
그러니까 쟤는 자기가 제시한 값이 돌릴때 마다 달리지는 우연에 의한 랜덤 값 기준이라는 것임
2023.05.02 07:45:24
@예수
근데 그건 너가 너의 "진짜실력" win rate를 알았을때 쓸 수 있는거잖아? 난 현실적으로 그게 불가능하니깐 그냥 측정값을 바로 넣어버린거고.
그정도로 계산해도 글쓴 취지를 뒷받침하기엔 충분하다고 생각하는데? 내가 뭐 논문쓰려고 한것도 아니고.
2023.05.02 07:11:27
@예수
.
2023.05.02 07:13:47
@뱃져
무리수 두지 말자
2023.05.02 07:28:45
@예수
2023.05.02 07:31:37
@뱃져
95% 신뢰도 그래프는 수학적으로 계산할수 있는 정해진
값이고
2023.05.02 07:33:41
@예수
2023.05.02 07:23:57
일단 밑에글은 "아무리 운이나빠도 무조건 수익이 날 수 있음!" 이게 일단 엄밀하게 틀렸고 기준도 불명확함. 둘이 이야기 하는게 근본적으로 같긴한데(5bb윈레이트 그래프 보면 10만핸드에서 95%선이 x축이랑 만나는 거 보면 알 수 있음) 이쪽 설명이 더 정확함. 여기서 틀린거 지적해주면 5bb 10만핸드 실제 윈레이트는 정규분포로 자리잡는다고 볼 수 없음. 그리고 샘플 윈레이트가 5bb로 관찰되었을 때 95%의 확률로 내 실제 윈레이트가 0bb ~ 10bb 라고 이야기 할 수 도 없음(나의 실제 윈레이트가 어떻게 분포하는지에 대한 정보를 미리 알 수 있지 않는 이상). 여기서 엄밀하게 이야기 할 수 있는건 10만 핸드를 친 임의의 상황에서 내 실제 윈레이트가 샘플 윈레이트와 샘플 표준편차로 구한 95% 신뢰구간에 있을 확률이 95%라는거임(예를 들자면 샘플 윈레이트가 10bb일때는 확률이 80%, 4bb일때는 확률이 99% 이런식으로 각 샘플 윈레이트/표준편차마다 실제 윈레이트가 구간내에있을 확률이 다를 수 있음. 다만 그것이 평균적으로 95%일 뿐)
2023.05.02 07:26:58
@반하다
실제 윈레이트 분포는 정규분포가 아닌 알수 없는게 맞음
2023.05.02 07:32:18
@반하다
2023.05.02 07:38:09
@반하다
여기서 다시 트집잡자면
원글이 데이터 윈레이트를 변수로 넣어서 y=0 인 지점이 내 값과 같으니 같은 결론이라는건 인정 못함
왜냐하면 이 케이스는 up과 down이 symmetric 이기 때문에 그게 운 좋게 맞은거지 asymmetric 인 케이스에는 적용하면 값이 달라지기 때문
틀린 공식으로 답만 맞았다고 우기는 꼴
2023.05.02 07:40:56
@예수
2023.05.02 07:48:29
@예수
내가 쓴 글이면 윈레이트와 볼륨의 상관관계를 얼추 파악하기에 충분하다고 생각함;; 뭐 정확한 계산법은 틀릴 수 있지. 지금이게 gto도 아니고 방향성만 맞으면되지;;
2023.05.02 08:08:56
@뱃져
애초에 자료에서 샘플수를 숫자로 제시하기도 했고
너의 글에서 첫 댓글 단애가 맞는 말 했다고 생각해서 댓글이나 글이 길어진 것임
지금도 네가 숫자를 제시한 방법론은 “틀렸다” 고 생각하고
큰틀에서 데이터의 윈레이트가 클 수록 적은 샘플이 있어도 된다 라는 결론에만 동의함
2023.05.02 08:17:53
@예수
3bb/100hand = 350k
5bb/100hand = 150k
10bb/100hand = 30k
15bb/100hand = 20k
이정도 핸드수? 나옴. 너가 말하는 인과관계는 뭔지 이해는 했는데,
실제 win rate추정하는건 힘드니깐 측정된 win rate로 계산해도 큰틀에서 벗어날꺼라고 생각하진 않음.
2023.05.02 08:22:44
@뱃져
ㅇㅇ 알겠음
근데 숫자가 나랑 좀 다른데 (0bb/100, 95% 기준)
어떤 과정으로 숫자가 나왔는지 알려주면 의미있는 토론이 이어질듯
노파심에 말하는데 난 너한테 감정 1도 없고
포커가 논리 게임이니 좀 더 논리적으로 엄밀하게 사고하는게
맞다고 생각해서 지적한거니 기분나빠하지 말고
2023.05.02 08:27:11
@예수
학기끝나기까지 10일정도남음..
2023.05.02 08:34:13
@뱃져
2023.05.02 08:42:01
@예수
좀더 덜 보수적으로 잡으면,
3bb/100hand = 300k
5bb/100hand = 100k
10bb/100hand = 25k
15bb/100hand = 12k
정도도 괜찮을듯?
2023.05.02 07:40:28
@반하다
2023.05.02 07:50:40
@반하다
이건 ev 함수가 심플하게 랜덤으로 x1.05 를 내준다면 (5bb)
아마도 샘플의 원래 윈레이트는 정규분포를 따르는게 맞을것 같음
증명은 못하겠고 그냥 느낌이 당연히 그럴것 같음
2023.05.02 07:27:07
일단 넌 가정이 95프로 신뢰구간이고, 난 극단적인 worst와 best luck일때의 가정임.
내 글의 취지는 완전 보수적으로 봤을때 필요한 볼륨의 양이라서 극단적으로 설정한거였고.
그리고 난 얼추 계산한거였기땜에 통계적으로 나온 윈레이트를 집어넣은거고.
너가 말하는 "10만핸드 샘플로 6bb/100 나오는 사람은 엄청 보수적으로 잡아도 최소한 1bb/100 낼 실력은 있다" 이 말을 설명하려면
자기의 "진짜실력" win-rate를 알아야되는건데, 6bb/100hand 나오는 실력이라는걸 어떤걸로 증명할꺼야?
win-rate는 어떤 필든지 어떤 스테이크인지 심지어 어떤 시간대에 플레이하냐에따라서도 달라지는데
어떻게해야 너가말하는 그 "진짜실력" win-rate를 구할 수 있는거지? 현실적으로 그건 힘드니깐 그냥 난 통계로 나온 결과값을 쓴거고.
애초에 너의 가정은 "진짜실력" win-rate를 알아야 되는건데, 가정부터 좀 오류가 있는거 같다.
보통 자기 win-rate 설명할때 통계로 나온 결과값으로 설명하는게 보편적이지,
너 논리대로면 "내 윈레이트는 사실 ~~인데, 베리언스땜에 결과값으로 나온 윈레이트는 정확하지않아." -> 이렇게 말할 수 있는건가?
그냥 반박하고 트집잡을 생각만 하지말고, 인정할껀 인정하면서 문제점을 지적해야지.
내가 쓴글이 막 엄청 전문적이고 완전 정확하다고 할 순 없는데, 보수적으로 볼륨을 측정했을땐 얼추 저정도되는건 맞잖아?
그정도면 된거지..
2023.05.02 13:22:09
@뱃져
(개개의 관측대상이 독립적으로 동일한 분포에 따르고 또한 샘플의 크기가 충분히 큰 경우 모집단에서의 분포에 의존하는 것이 아니라 표본평균은 정규분포에 따르는 것이 중심극한 정리에 의해 보증되어 있다.)
하지만 우리는 샘플 수가 충분히 많다면 parameter을 정확히 구할 수는 없지만 추정할 수 있음이 증명돼있어. 아마 이 부분은 확률과 통계 강의를 듣는다면 해결될 문제일 거야
2023.05.02 13:24:30
@25방
2023.05.02 08:30:33
=====================이제 끝===============================================
2023.05.02 09:38:03
2023.05.02 10:50:41
2023.05.03 01:03:10
2023.05.03 05:27:55
@닉네임변경3
2023.05.03 03:57:00
내 실제 윈레이트(무한핸드 했을때 나오는 윈레이트)는 절대알수없는데..
2023.05.03 05:25:09
@강고양이
결론적으로 측정된 윈레이트, 측정된 표준편차, 볼륨양 이렇게 3가지 샘플이 주어지면 그 사람이 베리언스의 영향없이 해당 스테이크에서 위닝런지 루징런지 추측만 가능한거야
윈레이트를 증명할 방법은 없음. 엄청난 볼륨이있으면 추측은 가능할듯! 사실 저거 계산할때 실제윈레이트가 필요한데 그건 힘드니깐 그냥 차선책으로 측정된 윈레이트를 집어넣음.
내가 쓴글에 어느정도의 오류는 있겠지만 그사람의 측정된 윈레이트, 표준편차, 볼륨샘플만 있으면 그 사람 그래프의 신뢰도를 얼추 추측하기엔 도움될꺼같아. 정확한 식은 아니지만 대략적으로 보기에는 문제없을듯!
2023.05.03 13:54:05
나랑 다른 애가 며칠전에 논쟁한 거랑 거의 완전 똑같은 내용으로 논쟁했네ㅋㅋㅋ 아래 글의 댓글에 있음ㅋㅋ
https://www.pokergosu.com/free/32370314
2023.05.03 14:12:19
@처키맛쿠키
2023.05.03 14:16:41
@뱃져
2023.05.03 14:18:16
@처키맛쿠키
2023.05.03 14:18:45
@처키맛쿠키
통계 vs 확률
원인 vs 결과
변수 vs 상수
입력 vs 출력
이런걸 제대로 구분해서 이해하지 못해서 완전히 틀린 방법을 적용하는 애들이 생각보다 많구만
나도 이전글 하고 이 글에서 주구장창
측정 윈레이트를 실제 윈레이트에 넣어서 계산하면 안된다고 하는데 왜 그러면 안되는지 이해하는 사람이 몇 없는듯
f(x)=y 에서 y를 알면 f’(y)=x 를 써야하는데 계속 f(y) 가지고 노는 꼴이랄까?
2023.05.03 14:36:11
@예수
아니 그건 나도 안다고 계속 댓글로 얘기했었잖아 ㅋㅋ 그냥 결론은 딱히 차이 안날꺼같아서 복잡하게 이것저것 할바에 그냥 측정윈레이트 넣은거라고.
예를들어서 플랍에서 뽀쁠 아웃츠 계산할때 보통 9개 있으니깐 턴에 메이드될 확률은 9x2,
턴+리버 합쳐서 뽀쁠뜰 확률은 9x4 대충 이렇게 계산하잖아. 딴사람은 어떻게 하는지 모르겠지만 난 그럼.
코인플립도 보통 45:55느낌인데 그냥 5대5라고하고.
애초에 중요한게 계산법이 아니라 얼추 어느정도의 값만 구하는게 목적인데, 왜 굳이 안중요한거에 자꾸 뭐라그래;;
2023.05.03 14:39:05
@예수
근데 이게 이렇게까지 길게 댓글적힐줄은 몰랐음.
2023.05.03 14:55:20
@뱃져
비유하면 삼단논법을 논하는데
A는 B다, B는 C다, 그러니 A는 C다 가 나오는데
내가 보기에
B는 A다, C는 B다, 그러니 A는 C다 라는 결론을 내놓고
이게 틀린게 아니고 조금 다르지만 더 간단하다고 하니까 나도 그렇고 몇몇이 인정을 못하는거야 논리 전개 과정이 틀렸으니까
이걸 별거 아닌걸로 트집잡는다고 하면 나도 더 이상 할말이 없고
2023.05.03 15:19:43
@예수
아니 이걸 왜 또 시작하는거야.. 앞으로 뽀쁠 아웃츠 구하는거나 코인플립도 소수점까지계산해서 말하셈;;
자꾸 왜 하나도 안중요한거에 트집을 잡는거지. 지금 수학문제 풀이과정 채점하는것도 아니고..
내 방식대로 계산하면 10가지의 윈레이트가 있더라도,
1분만에 측정된 윈레이트에 따른 신빙성 있는 볼륨양을 다 측정할 수 있는데, 너 방식대로 하면 시간 얼마나 걸림??
그리고 그게 딱히 차이 안날꺼같은데? 차이가 어느정도 나더라도 그래프 판단하기에 아무런 지장없을듯.
내 계산방법이 틀린건 맞아. 근데 현실적으론 이게 더 낫다고 생각하는데?
앞으로 아웃츠 확률 계산할때 소수점 틀린사람들 있으면 "완벽하게" 계산해서 딱딱 집어주셈. 틀린방법으로 계산한것들이니깐.
내가 저기 위 댓글들에서 내 계산법이 맞지않다고 다 써놨는데, 이번엔 틀리다 다르다가지고 시비거네.
앞으로 코인플립같은거 반반 거리지말고 수학적으로 시간들여서
50대 50이라는 틀린 값쓰지말고 "논리적이고, 수학적으로 완벽하게" 계산해서 쓰셈
좋게 끝냈다고 생각했는데, 왜 또 꼬투리잡고 늘어지는거지?
별것도 아닌걸로 트집잡는거 맞고, 할말없으면 하지마셈.
2023.05.03 15:22:12
@예수
근데 결국 다들 인정하는건 결론은 상관없다 였는데? 이 글에서 젤 중요한건 결론 아닌가?
2023.05.03 22:46:48
@뱃져
아니 애초에 내가 인정 못하는 부분이
틀려도 결론만 맞으면 괜찮다거야
틀린 공식으로 나온 결론은 맞는지 틀리는지 검증이 불가능한니 신뢰할 수 없는데 어떻게 그 결론이 상관이 없어?
그럼 틀린 공식을 적용해서 나온 그 결론이 쓸만하다는걸 증명 해줘야 그걸 불신하는 사람이 약간이나마 이해할 수 있을텐데
너는 괜찮다는 주장만 있고 근거가 없잖아
논문으로서 완전 무결한 증명을 요구하는것도 아니고
우리가 찾고자 하는 값이 오차가 매우 적은 정밀한 값도 아니지만 애초에 방법이 틀려서 거기서 뭔 결론이 나오든 틀렸다는게 내 요지였음
2023.05.04 03:47:13
@예수
관측된 winrate 실질 win rare 다른건 맞음
그래서 루징확률보다 95% confidential level로 보는거고 댓글 다 읽진.않았지만 벳져님도 그런취지로 얘기하고 있다고 봄
우리가 100퍼센트 정확한 값을 내는게 저 계산기를 돌리는 목적이 아니니까
애초에 실질 winrate를 알아도 사람들이 쓰는 전략엗 따라 standard deviation달라지고 그러면 결과값은 또 아예 달라짐.
그런식으로 꼬리를 물면 저 계산기 쓸 수가 없음
그냥 10만핸드에서 나온 winrate가 내 winrate라면 95프로 신뢰구간은 어디인가 살펴보고 루징 확률은 몇퍼인지 합리적으로 추론해보는 정도로만 쓰는거지
2023.05.04 04:29:26
@Ahighcall
맞어 너가 이부분 설명 잘했음
“그냥 10만핸드에서 나온 winrate가 내 winrate라면 95프로 신뢰구간은 어디인가 살펴보고 루징 확률은 몇퍼인지 합리적으로 추론해보는 정도로만 쓰는거지”
네가 제시한 문장의 가정과 방법, 결론 까지는 논리적 문제가 없어서 인정하고 반박의 여지가 없음
그런데 애초에 뱃저가 구하려는건 네가 제시한 것과도 달라서
즉 “샘플의 윈레이트로 계속 쳤을때 루징할 확률 및 95% 신뢰구간으로 루징하지 않을 최소 볼륨” 을 구해도
역으로 “그 플레이어가 루징러가 아니다 (기대윈레이트가 0보다 크다)“ 라는 것을 뒷받침하기 위한
논리적 갭이 크다는게 요지임
왜냐하면 시뮬레이터가 아니라 역시뮬레이터를 써야하니까
대신 그 역은 성립함
"실제로 x 라는 윈레이트를 가지고 있는 사람이
y만큼 볼륨을 넣었을때 95% 위닝할수 최소 볼륨"
이건 시뮬레이터로 파악히면 됨
2023.05.03 15:44:42
@예수
2023.05.03 16:28:48
@처키맛쿠키
오히려 이정도 판단하는거에는 더 효율적인거같음. 그림만 잡히면 되는거니깐.
2023.05.04 03:48:05
@처키맛쿠키
2023.05.04 05:24:27
ㅇㅇ 님말이 다맞음; 앞으로 코인플립도 5대5라고 하지말고 직접 계산해서 소수점자리까지 무조건 계산해서쓰셈.
뽀쁠 아웃츠같은것도 "틀리지만 딱히 문제없는식" 쓰지말고 "정확하게" 소수점자리까지 다계산하셈.
너가 주장하는 "실제윈레이트"도 직접 계산하고 "역시뮬레이터"도 직접 만들거나 거슬러 올라가서
3bb/100hand부터 40bb/100hand까지 다 계산해주셈. 너의 논리와 정확도면 금방계산할듯.
여기 댓글단 모든 사람이 내 계산이 틀리긴 했지만, 결론은 딱히 다르지 않다 라고 했음.
너 혼자 끝까지 꼬리에 꼬리를 물고 늘어지네. 난 "역 시뮬레이터"나 "실제윈레이트" 대신
"그냥시뮬레이터"랑 "관측된윈레이트"로도 대충 감잡을 수 있다고 생각해서 그렇게 계산한거고.
애초에 그사람이 위닝런지 루징런지 판단하기에 충분한 수 볼륨을 어림짐작해보는게 목적인 글이였고,
그 목적을 달성하기엔 내 글에서 계산법이 틀리더라도 간편하고 충분히 효율적이라고 생각했음.
결국 그렇게 나온 결과값은 그 사람의 볼륨수,윈레이트,표준편차 이 3가지의 관계를 설명하기엔 충분하다고 생각함.
결과적으로 나온 볼륨수도, worst luck일때 기준으로 시뮬레이션 해봤을땐 되게 보수적인 값이 나왔지만
신뢰구간 95%로 설정했을땐, 지금까지 사람들이 생각해왔던 볼륨수랑 크게 다르지 않았음.
(95%기준으론 5bb/100hand일때 필요한 볼륨수는 최소100k 이상으로 나온다고 나중에 댓글로 보충함.)
나도 내 계산이 틀린건 알았지만, 제대로 계산하기엔 힘들고 굳이 논점이 바뀔꺼 같지 않아서 그대로 쓴거야.
어느정도 파악만 하는게 목적이지 gto적으로 뭐 정확히 ev값 구하고 그런문제가 아니잖아?
자꾸 꼬리에 꼬리를 물고 트집만 잡으려고 하니깐 절대 끝이안남.
너의 논리를 뭔가 멋있게 설명하고 자랑하고 상대를 까내릴려는 생각만 하지말고 상대의 논점과 취지가 뭔지부터 파악하셈.
중간에 너도 내 논점이 뭔지 파악하고 서로 좋게 끝낸거같은데, 너 주장을 어떻게든 자랑하면서 상대를 까내리고 싶은 마음에,
시야가 너무 좁아지고, 그 좁은시야에서 너의 논리만 어떻게든 포장하려고만 하네.
내가 주장한건 계산식은 틀릴지라도 결국 저 3가지 요소의 상관관계를 비교하는덴 문제없고 충분히 예상가능하다 였는데,
너가 물고 늘어지는건 내 틀린 계산식임.. 시야가 완전 바늘구멍같아;;;
최대한 공격적으로 안쓰려고 노력했는데 끝까지 그러니깐 사람 감정이라는게 그러기가 힘드네.
난 충분히 내입장 설명했고, 넌 들을 생각을 안하니깐 더이상 뭐라고 답변달진 않겠음.
2023.05.04 23:22:41
2023.05.05 11:13:45
2023.06.30 11:38:05