Теория вероятности

Тупо математическое ожидание. Если лимит равен степени 2:
(вероятность, что выигрыш наступит до лимита) *ставка-(вероятность, что выигрыш до лимита не наступит) *лимит
Например, ставка 1, лимит 1024, вероятность в каждом туре 0,5 (на рулетке меньше) :
1023/1024 * 1 - 1/1024 * 1024=-1/1024
Итого, в каждом туре ты в среднем теряешь 1/1024.
См. http://ru.wikipedia.org/wiki/Санкт-Петербургский_парадокс

При решении вероятностных задач часто приходится сталкиваться с ситуациями, в которых одно и тоже испытание повторяется многократно и исход каждого испытания независим от исходов других. Такой эксперимент еще называется схемой повторных независимых испытаний или схемой Бернулли.

Итак, пусть в результате испытания возможны два исхода: либо появится событие А, либо противоположное ему событие. Проведем n испытаний Бернулли. Это означает, что все n испытаний независимы; вероятность появления события А в каждом отдельно взятом или единичном испытании постоянна и от испытания к испытанию не изменяется (т. е. испытания проводятся в одинаковых условиях) . Обозначим вероятность появления события А в единичном испытании буквой р=P(A), т. е. , а вероятность противоположного события (событие А не наступило) - буквой q=1-p .

Тогда вероятность того, что событие А появится в этих n испытаниях ровно k раз, выражается формулой Бернулли
Pn(k)=Cn^k*p^k*q^(n-k)=n!/(k!*(n-k)!)*p^k*q^(n-k), где q+1-p

Распределение числа успехов (появлений события) носит название биномиального распределения.
Биномиальное распределение (распределение по схеме Бернулли) позволяет, в частности, установить, какое число появлений события А наиболее вероятно. Формула для наиболее вероятного числа успехов (появлений события) имеет вид:
np-q<=k<=np-q

Так как np-q=np=p+1, то эти границы отличаются на 1. Поэтому, являющееся целым числом, может принимать либо одно значение, когда целое число ( k+np) , то есть когда np+p (а отсюда и np-p) нецелое число, либо два значения, когда np-q целое числo.

При большом числе испытаний n и малой вероятности р формулой
Бернулли пользоваться неудобно, например, вычислить трудно. В этом случае для вычисления вероятности того, что в n испытаниях (n – велико) событие произойдет k раз, используют формулу Пуассона:
Pn(k)=( л^k/k!)*e^(-л)

– среднее число появлений события в n испытаниях.

Эта формула дает удовлетворительное приближение для и . При больших рекомендуется применять формулы Лапласа (Муавра-Лапласа) . Cобытия, для которых применима формула Пуассона, называют редкими, так как вероятность их осуществления очень мала (обычно порядка 0,001-0,0001).

Играй тока минут 10-15. после этого ты уже никак не выиграешь. Ставки не меняй! она не должно быть меньше прежней! Выиграл 10-15 баксов и сразу выходи из игры. На день этого хватит!