Istut pöydän ääressä. Vastapuolella istuu vastapuoli, jota et ole koskaan ennen nähnyt, ja ensimmäinen kätenne tapahtuu. Sinun toimintasi.
Olemme kaikki olleet tässä tilanteessa tuhansia kertoja. Unohdamme kuitenkin lähes aina, miten tärkeä tilanne on. Ensimmäinen käsi on ainoa tilanne, jossa et tiedä vastustajasta yhtään mitään, ja silti sinun on pelattava häntä vastaan. Mitä sinä teet?
Tietenkin teet joitakin asioita. Ei heitetä käsiä ilmaan ja sanota, että luovutetaan. Tapa, jolla käyttäydytte, on vakiomallinne. Vakiomalli on mentaalimalli, jonka hän on rakentanut keskiarvoistamalla pelaajat, joiden kanssa olet pelannut.
Tutkailemalla vastustajiasi rakennat hitaasti ja hitaasti vakiomalliasi, muokkaat sitä hieman sisällyttämällä siihen muiden ihmisten toimintaa, heidän ajatusmallejaan, kunnes sinulla on mielessäsi selkeä kuva keskivertopelaajasta. Mitä tarkkaavaisempi olet ja mitä enemmän kokemusta sinulla on, sitä tarkempi standardisi on. Kun istut uuden pöydän ääreen jonkun tuntemattoman kanssa, se, jonka kanssa olet tekemisissä, ei ole tietyssä mielessä todellinen vastustajasi. Katsot vain vastustajan vakiomallia. Se on standardimalli, jota vastaan pelaat, jonka suhteen sinulla on tiettyjä aikomuksia ja jonka käsiä yrität lukea.
Kuvitellaan, että näet pelaajan 3-betoivan ottelun ensimmäisessä kädessä ja sinä luovutat. Mitä voit päätellä tästä vastustajasta? Jos tarkastelemme yksinomaan HUD-tilastoja, näemme, että hänen 3-bet-taajuutensa on 100%. Ja pelaatko häntä vastaan ikään kuin hän 3-bettaisi 100%? Me kaikki tiedämme, että kukaan ei tee 3-bettiä 100%, sellaisia yksilöitä ei ole pokerinpelaajien joukossa. Huomaa, että emme käytä tietoa vastustajan toimista rakentaaksemme mallia hänen pelistään, jolloin olisi oikein päätellä, että hän 3-panostaa 100%. Sen sijaan hänen toimintaansa tulisi tulkita sen mukaan, miten fraquencies jakautuvat koko pelaajapopulaatiolle. Toisin sanoen ajattelemme laajempaa pelaajakuntaa ja käytämme tätä tietoa rakentaaksemme mallin vastustajasta.
Tilastotieteessä tätä kutsutaan Bayesin päivitykseksi. Käyttämällä keskimääräistä 3-bet-taajuutta, keskihajontaa (kuinka laaja 3-bet-taajuuden jakauma on populaatiossa) ja meille tuttua vihjettä (yksi 3-bet) voimme käyttää Bayesin laskutoimituksia laskeaksemme vastustajan 3-bet-taajuuden per 3-bet. Jos yrittäisimme ennustaa lukua, se olisi 1% tai 2% suurempi kuin tapahtumamme perusteella laskettu keskiarvo.
Ensimmäisessä kädessä pelaaminen ei ehkä tunnu kovinkaan tärkeältä, mutta se on alku, joka määrittää, miten kaikki skannauksemme toimivat vastustajaa vastaan. Jokaista ottelua varten luomme heti ensimmäisestä kädestä lähtien uuden vakiomallin, aivan kuin savimuotin. Sitten jokaisella peräkkäisellä päätöksellä, jolla havainnoimme vastustajaa, alamme antaa hahmolle muotoa ja hitaasti muokata malliamme. Kun olemme keränneet tietyn määrän tietoa ja kokemusta, tämä malli kehittää oman persoonallisuutensa. Alamme nähdä hänen silmänsä, leukansa ja muut erilaiset yksityiskohdat, jotka tekevät hänestä yksilön.
On erittäin tärkeää, että vakiomalli on mahdollisimman tarkka, sillä mitä tarkempi se on, sitä parempi se on alussa. 
voit ennustaa vastustajasi pelin. Tämä on yksi tärkeimmistä taidoista ennakoitavien pelimallien luomiseksi. Ennen kuin voit mallintaa tiettyä pelaajaa, sinulla on oltava selkeä käsitys siitä, miltä keskivertopelaaja näyttää. Maailmanluokan pokerinpelaajilla on hyvä käsitys yleisimmistä vuodoista ja heikkouksista, ja he käyttävät tätä tietoa pelatessaan uusien pelaajien kanssa. Se on suuri osa jokaisen pelaajan voittoprosenttia. Vakiomallin rakentamiseksi sinun on pelattava mahdollisimman monen pelaajan kanssa ja seurattava tarkasti, mitä he tekevät. Ajan myötä alat huomata yleisimmät mallit, puutteet ja oletukset, joita keskivertopelaaja tekee. Edellisessä artikkelissa puhuimme siitä, että pelaajat näkevät usein toisissa heijastuksen itsestään, mikä tarkoittaa, että he näkevät toisissa omat taipumuksensa ja käsityksensä. Sinä et ole poikkeus. Jokainen luomaasi vakiomalli perustuu jossain määrin omaan peliin. Jos sinulla ei ole selkeää käsitystä siitä, mistä on kyse, näet, että ihmisillä on taipumus tehdä samoja virheitä kuin sinulla, ajatella joistakin tilanteista samalla tavalla kuin sinä, heillä on sama pelin kulku ja niin edelleen. Jokainen vakiomallisi on jossain määrin samanlainen kuin sinä. Tilanteissa, jotka ovat epäkeskeisiä, tämä projektio vahvistuu, koska sinulla ei ole tarpeeksi arvokasta kokemusta tällaisista paikoista. Ainoa ratkaisu on olla äärimmäisen tarkkaavainen ja pysyä avoimena sille ajatukselle, että kilpailijat eivät aina ajattele kuten sinä.
Kuten olemme jo maininneet, standardimallia päivitetään jatkuvasti. Saatat kuitenkin myös huomata, että standardimalleja on useita. Kun olet käyttänyt alkuperäistä mallia ja huomannut, että vastustaja on melko aggressiivinen tai passiivinen, voit muuttaa vakiomalliasi aggressiiviseksi tai passiiviseksi vakiomallipeliksi, jolloin se muuttuu jatkuvasti tilanteen mukaan. Kunnes skannauksistasi tulee yhä tarkempia, ja sinulla on lopulta oma yksilöllinen vastustajamalli. Jokainen näistä malleista perustuu edelleen oman pelisi projektioon, joten pidä se mielessä. Tärkeintä on, että analyysi ja uudelleenmallinnus alkaa antamastasi vastustajan alkuperäisestä mallista, joka on peräisin kokemuksestasi keskivertopelaajasta.
FI 
LT 
EN 
DE 
FR 
SV 
ES 
IT 
LV 
SK 
SL 
TR 