大小賠率的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

顛覆賭場的智慧：天下第一騙局和天下第一智障

為了解決大小賠率的問題，作者博智 這樣論述：

　　只要是騙局，只要是智障，無論多狡猾，一旦被揭穿，都難以為繼。 　　 　　◎揭秘輸贏：賭博的總體輸贏由等號已知。 　　◎揭秘賭場：輸贏憑等號的天下第一騙局。 　　◎揭秘賭盲：缺等號的天下第一智障。 　　◎揭秘賭禍：智障的大環境比騙局更兇猛。   　　智力是個好東西，可以有高有低，而不能沒有，沒有智力就沒有希望。   　　賭場如果是無底洞騙局，數千年來都輸給無底洞騙局的只能是智障！千真萬確的是，這就是事實！騙局雖然可惡，卻有一個優點，就是有等號有智力（在規則），賭和反賭雖然狡猾，卻有一個缺點，就是沒有等號沒有智力沒有希望，要知道1+1=5都是有等號有智力有希望的。   　　對賭場和賭博缺等

號是種智力近于零的智障，是人天生就潛在的一種病，爆發起來就叫賭禍。博彩數學使人對賭場騙局和賭博的認知不智障，從沒有智力跨越到有智力，使人在智力上不輸給賭場無底洞騙局，是人類文明的成果。 　　 　　賭場騙局是客人眼裡的「變形金剛」，運氣、手氣、牌路、牌流……變化無窮，而等號鎖住了其真身。   　　有一種騙局叫賭場，有一種智障叫賭博，叫反賭，叫賭博合法化，叫「輸贏憑運氣」，叫牌路……智障絕配騙局，但凡關於賭而缺等號者，均在此列。為賭場騙局培養可恥智   　　障的社會環境非等號不能破除。沒有智力就沒有希望，要麼有等號是博彩數學，要麼缺等號是智障，您選哪一個？相信哪一個？——別蒙昧、愚蠢和智障了，穿上

衣服吧，不穿光著身子呢！

大小賠率進入發燒排行的影片

名目型與次序型資料之分類模型比較及其在網路文本評論之應用

為了解決大小賠率的問題，作者柳瑞俞 這樣論述：

隨著資訊科技的蓬勃發展，機器學習的技術越來越被大眾所使用，然而現今面對次序型的資料型態多半直接使用名目型分類模型而不是使用能夠正確考慮資料本身大小關係的次序型分類模型，McCullagh（1980）提出次序型目標變數的邏輯斯模型之推廣，稱為次序邏輯斯模型(Ordered Logit Model)，本研究使用三種次序邏輯斯模型做為次序型分類模型，在名目型分類模型的部分使用樸素貝葉斯(Naïve Bayes)與多元邏輯斯模型，用來預測13組目標變數為次序型的資料集，並以正確率(Accuracy)、Macro-F1與均方誤差(MSE)做為衡量指標，結果發現只有其中六組資料集在次序型分類模型表現較好

，進而我們發現這六組資料集中較多變數符合次序邏輯斯模型的「比例賠率假設(Proportional odds assumption)」，接著我們使用統計資料模擬的方法，驗證確實在符合模型假設之下的資料，使用次序型分類模型獲得較名目型分類模型佳的預測結果。最後我們將次序型資料的問題延伸至現今流行的文字分類議題，電影與Google評論等都會有一般民眾的留言與評論等級，通常分為1到5分，我們使用Word2Vec、TF-IDF與Fasttext的詞嵌入(Word Embedding)方式將文字資料轉為模型可以代入的向量型態，結果顯示中文評論使用次序型分類模型成效較佳，英文評論使用名目型分類模型較佳，詞嵌

入方法也會影響預測結果，考慮越多周遭字詞的Word2Vec方法成效越好，TF-IDF法表現最差，但Word2Vec訓練方式較久，若有時間上的考量可以使用網路上使用Fasttext訓練好的Wiki Pretrain詞向量也有不差的成效。

統計學關鍵字典

為了解決大小賠率的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。   　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。   　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。   　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。   　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人

，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。   　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。   　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 　 　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：   　　●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ 　　●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數

與睡眠時數的相關性 　　●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ 　　●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ 　　●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ 　　●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 　　●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ 　　●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 　　●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 　　●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 　　●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 　 　　從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。   　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。   　　據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。   　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。   　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※

凱利定態指標之研究 - 以台灣股票市場為例

為了解決大小賠率的問題，作者陳儀真 這樣論述：

在進行金融交易的過程中，資金管理對於投資者來說尤為重要，不但可以保護投資者的資金，也能使投資績效更佳。凱利公式的出現，被Thorp應用在股票市場上，可以解決資金部位大小的概念。凱利公式是一個計算長期成長率最大化的公式，在無限次的賭局中，透過既有的勝率及賺賠比，得到每一次賭局時應投注的最佳資金比例。投資者回測的目的是希望過去的勝率和賠率能夠準確的反應到未來的勝率和賠率，那麼投資者就能利用凱利法則實現資金管理並獲得最大化報酬。本研究採用歷史漲跌分佈，計算未來之最佳下注比例，將此下注比例所對應之預期收益與實際收益相比較，兩者越接近，則此方法的績效就會越好。研究方法預期能夠將凱利定態指標視為一個過去

漲跌分佈是否能反映未來的指標。透過實驗結果，本研究證明了股價過去 M 天能夠反映在第 M+1 天上，而這也是本研究希望的結果與效用。