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도박꾼이 사용하는 분산은 불행히도 정확한 수학적 정의가 없습니다. 더 심하지만 수학자들은 그들이 사용하는 용어가 많으며 도박꾼이 필요로하는 것은 아닙니다. 다음은 간단한 목록입니다. 예상 값: 대부분의 사람들은 평균값을 의미합니다. 중요한 사실 중 하나는 임의의 변수의 합계의 예상 값은 예상 값의 합계입니다. 편차: 실제 결과와 예상 결과의 차이. 분산: 편차의 제곱의 예상 값입니다. 이것은 대개 대부분의 문제에 직접적으로 적용 할 수는 없지만 분산의 합이되는 독립 확률 변수의 합의 분산과 같은 훌륭한 수학적 속성을 가지고 있습니다. 표준 편차: 분산의 제곱근입니다. 이것은 큰 편차가 발생하는 경향이있는 정도를 예측합니다. 정규 분포를 사용하면 이러한 추정값을 정확하게 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 평균의 표준 편차 1 시간 내에 $ 68 \ % $, 2 이내에있는 시간의 $ 95 \ % $입니다. 우리가 측정 가능한 표준 편차를 가진 정규 분포를 가졌다면 훌륭한 모습을 보일 것입니다. 다행스럽게도 Central Limit Theorem은 독립적 인 확률 변수를 더할 때 정규 분포에 대한 좋은 근사값을 얻는다 고 말합니다. 이전에 많은 배팅을 한 후에 실제 가치의 로그에는 $ log (X) $의 많은 독립적 인 측정 값이 합쳐졌습니다. 따라서 많은 수의 베팅을 한 후에 실제 가치의 로그는 대략 정규 분포를 따른다.

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