Tu sฤdi prie stalo. Varลพovas sฤdi prieลกais, jo tu niekada nesi matฤs, taigi vyksta pirmasis jลซsลณ handas. Tavo veiksmas.
Visi mes buvome tokioje situacijoje tลซkstanฤius kartลณ. Taฤiau, beveik visada pamirลกtame, kokia svarbi yra ลกi situacija. Pirmasis handas yra vienintelฤ sitaucija, kurioje tu visiลกkai nieko neลพinai apie varลพovฤ , ir tuo paฤiu turi ลพaisti prieลก jฤฏ. Kฤ tokiu atveju darai?
Be abejo, atlieki kaลพkokius veiksmus. Juk neiลกkelsi rankลณ ฤฏ orฤ ir nesakysi, kad pasiduodi. Tai, kip elgiesi yra tavo standartinis modelis. Standartinis modelis yra protu susidฤliotas modelis, kurฤฏ jis sukลซrฤ iลกvedฤs vidurkฤฏ ลพaidฤjลณ, su kuriais esi ลพaidฤs.
Tyrinฤdamas savo prieลกininkus, tu iลก lฤtu kaupi ir formuoji savo standartinฤฏ modelฤฏ, ลกiek tiek jฤฏ koreguoji ฤฏtraukdamas veiksmus, kuriuos atlieka kiti ลพmonฤs, jลณ galvosenos modelius, kol savo prote turi aiลกkลณ ลพaidฤjลณ vidurkio portretฤ . ลฝinoma, kuo esi pastabesnis ir kuo daugiau turi patirties, tuo tikslesnis bus tavo standartas. Tam tikru atลพvilgiu, kai atsisฤdi prie naujo stalo su kuo nors, ko nepaลพฤฏsti, tai su kuo susiduri, nฤra tikrasis tavo varลพovas. Tu tiesiog ลพiลซri ฤฏ savo standartinฤฏ prieลกininko modelฤฏ. Tai yra standartinis modelis, prieลก kurฤฏ tu ลพaidi, kuriam priskiri tam tikras intencijas ir kurio handus bandai nuskaityti.
ฤฎsivaizduokime, kad matai ลพaidฤjฤ , kuris 3-bet'ina pirmame maฤo hande ir tu nusimeti. Kokiฤ iลกvadฤ gali padaryti apie ลกฤฏ varลพovฤ ? Jei ลพiurฤtume iลกimtinai tik ฤฏ HUD statistikฤ , pamatytume, kad jo 3-bet frequency 100%. O tu ar ลพaisi prieลก jฤฏ taip, lyg jis 3-bet'intลณ 100%? Visi ลพinome, kad niekas ne 3-bet'ina 100%, pokerio ลพaidฤjลณ populiacijoje tokie individai neegzistuoja. atkreipk dฤmesฤฏ, kad mes nenaudojame informacijos apie varลพovo veiksmus, kad susidฤliotume jo ลพaidimo modelฤฏ, nes tokiu atveju bลซtลณ teisinga daryti iลกvadฤ , kad jis 3-bet'ina 100%. Vietoj to, jo veiksmus reikฤtลณ interpretuoti, pagal tai, kaip pasiskirsto fraquencies per visฤ ลพaidฤjลณ populiacijฤ . Kitais ลพodลพiais tariant, mes galvojame apie platesnฤฏ ลพaidฤjลณ ratฤ ir panaudojame ลกiฤ informacijฤ tam, kad susidฤliotume prieลกininko modelฤฏ.
Statistikoje tai yra ลพinoma kaip Bayesian updating. Panaudojant vidutinฤฏ 3-bet daลพnฤฏ, standartinฤฏ nuokrypฤฏ (koks platus 3-bet'inimo daลพnio pasiskirstymas yra per visฤ populiacijฤ ) ir ฤฏkaltฤฏ, su kuriuo esame susipaลพinฤ (vienฤ 3-bet'ฤ ), galime pasinaudoti Bajeso skaiฤiavimais ir apskaiฤiuoti varลพovo 3-bet daลพnฤฏ vienam 3-bet'ui. Jei bandytume nuspฤti skaiฤiลณ, jis bลซtลณ 1% arba 2% didesnis uลพ vidurkฤฏ, remiantis mลซsลณ ฤฏvykiu.
Gali pasirodyti, kad ลพaisti prieลก kaลพkฤ patฤฏ pirmฤ jฤฏ handฤ nฤra jau tokia didelฤ problema, bet tai yra pradลพia, kuri lemia, kaip visi mลซsลณ nuskaitymai veiks prieลก varลพovฤ . Kiekvienam maฤe nuo pat pirmojo hando, mes kuriame naujฤ mลซsลณ standartinฤฏ modelฤฏ, visai kaip figลซrฤlฤ iลก molio. Tad vฤliau su kiekvienu sekanฤiu sprendimu, su kuriuo stebime oponentฤ , mes pradedame tai figลซrai suteikti formฤ , po truputฤฏ performuodami savo modelฤฏ. Surinkus tam tikrฤ kiekฤฏ informacijos ir patirties, ลกis modelis iลกvysto savo atskirฤ asmenybฤ. Pradedame matyti jo akis, ลพandikaulius, ir kitus ฤฏvairiลณ detaliลณ iลกryลกkฤjimus, kurie paverฤia jฤฏ individu.
Labai svarbu turฤti kuo tikslesnฤฏ standartinฤฏ modelฤฏ, nes kuo jis tikslesnis, tuo geriau pradลพioje galฤsi numatyti varลพovo ลพaidimฤ . Tai – vienas svarbiausiลณ ฤฏgลซdลพiลณ norint susikurti prognozuojamus ลพaidฤjลณ ลพaidimo modelius. Prieลก tai, kai galฤsi sumodeliuoti konkretaus ลพaidฤjo modelฤฏ, turi turฤti aiลกkiฤ idฤjฤ , kaip atrodo vidutinis ลพaidฤjas. Pasaulinio lygio pokerio ลพaidฤjai puikiai iลกmano daลพniausius leak'us, silpnฤ sias vietas ir ลพaisdami su naujais ลพaidฤjais, ลกia informacija jie naudojasi. Tai – didลพioji kiekvieno ลพaidฤjo winrate'o dalis. Norฤdamas susikurti standartinฤฏ modelฤฏ turi ลพaisti su kuo daugiau ลพaidฤjลณ ir atidลพiai stebฤt, kฤ jie daro. Per laikฤ pradฤsi pastebฤti, daลพniausius ลกablonus, trลซkumus ir prielaidas, kurias daro vidutinis ลพaidฤjas. Praeitame straipsnyje kalbฤjome apie tai, kad ลพaidฤjai kituose daลพnai mato savo paties projekcijฤ , tai reiลกkia, kad jie kitame ลพmoguje mato savo paฤiลณ tendencijas ir suvokimฤ . Tu nesi iลกimtis. Kiekvienas standartinis modelis, kurฤฏ sukursi, bus ลกiek tiek paremtas tavo paties ลพaidimu. Ten, kur ne visai aiลกkiai suprasi, kas vyksta, matysi, kad ลพmonฤs linkฤ daryti tokias paฤias klaidas, kaip ir tu, apie kaikurias situacijas galvoja taip pat, kaip ir tu, vyksta toks pat ลพaidimo flow ir panaลกiai. Kiekvienas tavo standartinis modelis kaลพkuria dalimi bus panaลกus ฤฏ tave. Situacijose, kurios yra nutolusios nuo centro, ลกi projekcija dar labiau sustiprฤja, todฤl kad tokiose vietose neturi pakankamai vertingos patirties. Vienintelฤ iลกeitis – bลซti ypatingai atidลพiam ir iลกlikti atviram idฤjai, kad varลพovai ne visada mฤ sto taip, kaip tu.
Kaip jau minฤjome, standartinis modelis yra nuolat atnaujinamas. Bet taip pat gali pastebฤti, kad turi daugialypiลณ standartiniลณ modeliลณ. Po to, kai panaudojamas pirminis modelis, ir pastebฤjus, kad oponentas yra gana agresyvus arba pasyvus, gali perkeisti savo standartinฤฏ modelฤฏ ฤฏ agresyvaus arba pasyvaus standartinio modelio ลพaidimฤ , nuolat keisdamas jฤฏ pagal situacijฤ . Iki tol, kol tavo nuskaitymai taps vis labiau ir labiau tikslesni, ir kol pagaliau turฤsi savo indivudualลณ prieลกininko modelฤฏ. Kiekvienas iลก ลกiลณ modeliลณ vis dar remiasi ฤฏ tavo paties ลพaidimo projekcijฤ , todฤl turฤk tai omenyje. Svarbiausias dalykas yra, kad analivazimas ir permodeliavimas prasideda nuo pirminio oponento modelio, kurฤฏ jam priskyrei, ir kuris kilo iลก tavo patirties su vidutiniu ลพaidฤju.
