Pattern test
罫線パターン検定
BBBP のようなパターンを入力すると、ランダムなシューの中で何回出たか、その次に何が出たか、理論値からどれだけ離れているか、そして補正後も残るかを計算します。
Method
計算方法
Shoes are dealt in your browser with eight decks and the full drawing rules; ties are skipped and do not enter the pattern. The count then goes through a one-proportion test, corrected by Bonferroni across all 2^k patterns of the same length. That last step is the whole point: finding one p below 0.05 among thousands of candidates is guaranteed to happen, and is not a discovery.
読み方
「有意」はこうして作られる
問題は何を見つけたかではなく、何回探したか
p < 0.05 とは、そのパターンに予測力がまったくなくても、偶然だけで 5% はこれくらい目立って見える、という意味です。一つだけ検定するならこの基準は妥当です。しかし誰も一つでは終わりません。長さ 6 のパターンは全部で 64 通り。全部を走査すれば、完全にランダムなデータの中から平均 3.2 個の「有意」が出てきます。少なくとも 1 個出る確率は 96.2% です。
罫線の「法則」はここから生まれる
この表を逆から読んでください。十分な量の履歴をめくれば、誰でも「その後バンカーがやけに多い」パターンを必ず見つけられます。見つけるのに法則の実在は不要で、候補の数さえあれば足ります。これは統計学の欠陥ではなく、統計学が正しく働いている証拠です。その発見に驚く必要はない、と教えてくれている。驚くべきなのは、補正後も残った場合です。
ボンフェローニ補正がしていること
基準値を候補数で割ります。長さ 6 なら 0.00078。かなり厳しく、小さな真の効果を見逃しかねないほどですが、この場面では正しい選択です。パターンに情報が存在しないことを事前に知っている（シューはランダム生成）以上、補正を通らない「発見」は捨てるべきだからです。ツールは補正前と補正後の判定を両方表示するので、その差を自分の目で確かめられます。
| パターン長 | 候補数 | 期待される「有意」数 | 少なくとも 1 個出る確率 | ボンフェローニ基準 |
|---|---|---|---|---|
| 3 桁（例：BBP） | 8 | 0.40 | 33.7% | 0.0063 |
| 4 桁（例：BBPB） | 16 | 0.80 | 56.0% | 0.0031 |
| 5 桁 | 32 | 1.60 | 80.6% | 0.0016 |
| 6 桁 | 64 | 3.20 | 96.2% | 0.00078 |
| 7 桁 | 128 | 6.40 | 99.9% | 0.00039 |
| 8 桁 | 256 | 12.80 | > 99.99% | 0.00020 |
単一検定の基準を α = 0.05 としています。期待数 = 0.05 × 2^k、少なくとも 1 個 = 1 − 0.95^(2^k)。データに予測可能な構造は一切ありません。これらはすべて偽陽性です。
よくある質問
- 罫線のパターンには本当にまったく予測力がないのですか？
- 十分にシャッフルされたシューであれば、ありません。理由は統計的ではなく機構的です。各ハンドの確率は残りのカード構成だけで決まり、直前がバンカーだったかプレイヤーだったかはその構成をほとんど変えません。実在する唯一の記憶効果は非復元で配ることから来ますが、その大きさは小数第四位のオーダーで、ハウスエッジよりはるかに小さい。
- 補正後も有意だった場合はどうすればいいですか？
- シュー数を変えて何度か回してください。長さ 6 の補正後基準は 0.00078 で、ランダムデータでもときどき引っかかります。それが「基準」であって「保証」ではないという意味です。毎回出るなら生成器の不具合、10 回に 1 回ならその 1 回を引いただけです。
- なぜタイを飛ばすのですか？
- 罫線がそう記録するからです。大路ではタイは斜線で記され、バンカー／プレイヤーの並びを分断しません。「罫線のパターン」を検定する以上、数え方も罫線のルールに従う必要があります。タイは 9.52% を占め、含めてしまうとパターン長の意味が実際に見る罫線とずれてしまいます。
- このツールで使えるパターンが見つかりますか？
- 見つかりません。むしろ逆の目的で作られています。走査 → 発見 → 補正 → 消滅という一連の流れを自分の手で一度やってみて、いわゆる法則がランダムなデータからどう選り分けられるのかを見てもらうためのものです。実際の履歴で何か見つけたときは、この表が「まず候補をいくつ見たか自問せよ」と思い出させてくれます。