Blackjack Math
APPLIED PROBABILITY INSTITUTE // CIENCIA ABIERTA

Investigación Aplicada y Datos Abiertos & Open Data

Estudios empíricos reproducibles, simulaciones Monte Carlo de 100M de manos y conjuntos de datos abiertos sobre probabilidades de blackjack.

PREPRINT EMPÍRICO // 100M RONDAS REVISIÓN POR PARES

Expectativa, Varianza y Distribuciones del Crupier: Estudio de 100M

Convergencia matemática exhaustiva en configuraciones de 1, 2, 6 y 8 barajas, cuantificando el impacto exacto del pago 6:5 y regla H17.

100M Rondas S17 vs H17 3:2 vs 6:5
DATASET CRUDO // CSV CC-BY-4.0

Matriz de Probabilidades del Crupier

Probabilidades de absorción para totales 17-21 y porcentaje de pasada para cada carta descubierta del crupier.

22 Vectores Totales 17–21 Tasa de Pasada
SUITE DE AUDITORÍA // PYTHON STDLIB

Script de Verificación (Python 3)

Script en Python que comprueba la integridad de filas, la suma probabilística axiomática y paridad Ventaja + RTP.

Python 3.10+ 0 Dependencias Externas Validado con SHA-256

Distribución Empírica del Crupier (Muestra)

Muestra auditada de vectores de resolución del crupier en zapato estándar de 6 barajas S17 tras 100 millones de ensayos:

Carta Crupier Regla P(17) P(18) P(19) P(20) P(21) P(Pasada)
2 S17 13.98% 13.41% 13.05% 12.41% 11.89% 35.26%
4 S17 13.05% 12.09% 11.62% 11.58% 11.41% 40.25%
5 S17 12.23% 12.21% 11.72% 10.39% 10.85% 42.60%
6 S17 16.54% 10.63% 10.61% 10.12% 9.78% 42.32%
7 S17 36.85% 13.78% 7.84% 7.89% 7.62% 26.02%
10 S17 11.18% 11.19% 11.21% 33.41% 11.59% 21.42%
A S17 13.08% 13.09% 13.07% 13.12% 35.94% 11.70%

Ciencia Abierta y Reproducibilidad

Todos los modelos empíricos y matrices de datos se publican bajo licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY-4.0).

01 // DESCARGAR

Descarga los conjuntos de datos en formato CSV abierto.

02 // VERIFICAR

Ejecuta el script Python para validar las sumas y consistencia.

03 // INTEGRAR

Aplica los vectores validados en tus simulaciones estadísticas.

# Comando de verificación en terminal
python papers/verify_simulations.py

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