Размер выборки (Sample size)

Формальное определение размера выборки — количество наблюдений, которое вы получили при сборе данных. Если вы, например, решили подсчитать среднюю высоту деревьев возле вашего дома, то количество измеренных вами деревьев и будет вашим размером выборки.
Почему размер выборки важен?

Размер выборки имеет важное значение, поскольку чем больше размер выборки, тем точнее будут ваши вычисления. Предположим, вы решили вычислить преимущество казино при игре в блэкджек, сыграв некоторое количество раздач. После одной-единственной раздачи ваша оценка будет крайне неточной. После сотни раздач она будет несколько лучше, а после тысяч или миллионов сыгранных раздач оценка станет очень близкой к истинному значению этого показателя.

Этот принцип описан в законе больших чисел, согласно которому результаты очень большого числа испытаний будут очень близки к математическому ожиданию. Более подробно о том, что такое математическое ожидание и как оно вычисляется, вы можете прочитать в следующей статье:

Математическое ожидание

Математическое ожидание — простая концепция с большими возможностями. Овладев теорией математического ожидания, вы сможете лучше понимать и выбирать игры в казино.

Почему в азартных играх важен размер выборки?

Ранние попытки создания оптимальной стратегии для игры в блэкджек проводились с помощью миллиардов симуляций на компьютере, чтобы гарантировать точность полученных результатов. Масштабные компьютерные симуляции также позволили разработать методы подсчета карт путем моделирования раздач, при которых в колоде оставалось больше карт стоимостью в 10 очков.

читать еще:  Колода (Deck)

На использовании очень большой выборки с целью получения максимально точных результатов также основан метод Монте-Карло.

Большие размеры выборки позволяют получать более точные результаты, а возможность симуляции очень большой выборки привела к развитию методов подсчета карт.