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《The Mathematics of Poker》中文翻译
举个例子，假设你想尝试对一个对手的历史数据来做一个赢率的估计，并且你已经收集到了这个对手10000手牌的数据，那么样本均值作为估计量的准确性有多少呢？忽略贝叶斯效应的问题，假设这个对手在样本数据中是一个不输不赢的牌手；并且其有4BB2/手的方差。那么他的赢率的95%的置信区间会是-0.02BB/手到+0.02BB/手。但如果你自己是一个盈利玩家，那么这更可能是对这个玩家的“真实”赢率的低估，因为你显然没有足够的你不参与牌局时的对手的数据。因此他的总体赢率应该会比你所记录到的手牌数据高一些。
这在数据挖掘中是一个非常重要的概念：唯一一个你可以无偏估计的牌手只有你自己。一些组织（甚至一些商业专电）都尝试对数据有一个更全面的视野；然而，一些网站规定了一些政策来屏蔽这些数据。如果这些数据是被随机配置的，那可能不会产生一个强烈的偏误，但有时这是一个需要考虑的问题。
使用手牌历史的关键在于找到有用的、无偏的数据使得你可以做出准确的决定。然而，找到这些数据并不是这么简单的。举个例子，考虑一个我们常会使用的指标——“主动将筹码投入底池的比率”。这个单一的百分比指标指出了一个牌手主动将非盲注的钱投入底池的频率。这可以对牌手的松紧程度有一个粗略的估计，但是还会有很多的因素会影响到这一个数值。本书的一个作者的数据库中有一个牌手的VPIP值超过50%；这是因为这个牌手所参与的牌局主要是单挑桌和3人短桌。在满员桌中打的这么松肯定是相当无利可图的。
但是在线上扑克中必须迅速做出决定的困难阻止了我们非常精确地对上述异常事件进行评估。另外只用这一个数字有时会让我们忽略样本量太小的问题——也就是说，如果我们观察一个牌手20手牌，发现他主动加注进池5次，与我们观察一个牌手2000手牌，而他主动加注进池500次是完全不同的概念。即使我们已经拥有了一个比较大的样本量，然而，我们仍然应该理解位置的效应以及我们收集的数据的本身性质的理解——对一些混合打短桌与满员桌的牌手的整体数据做一个分析总结会有很多困难需要去克服。
当我们尝试去讨论牌手在某一条街的打法时，这个问题会被进一步放大；找到一个合适的方法将历史牌局情况与现在的牌局的情况相结合是相当困难的，如果要找到一个匹配度相当高的历史牌局与之对应的话（牌桌人数、底池大小、牌桌动态等等）。显然“牌手在转牌圈下注的百分比”是一个很糟糕的带有误导的衡量数据，因为它忽略了手牌的环境——手牌范围的强度、之前的牌桌动态之类的。这样的数据只有在我们面临一个相当极端的情况时才会比较有用，比方说当我们面对着一个完全的疯鱼的时候。然而，如果我们为了将以前的数据匹配到现在的情形中，我们通常会将样本量缩的太窄来获取我们想要的信息。
这并不是说我们不能通过手牌历史数据的挖掘来洞察到对手的漏洞——取而代之的是，我们认为这个过程注定是不平凡的，然而我们碰到很多牌手都认为通过历史手牌数据获取对手有意义的信息是相当容易的事情。我们认为这是看轻了数据挖掘的难度，并且大部分牌手并不能通过这些技术来获得太多的额外的优势。
我们的观点是，通过历史牌局记录的收集，最主要的收获会是对我们自己打法的分析。在这方面，我们不会有任何的偏误，因为我们可以有最大的以及最完整的手牌数据集。事实上，我们强烈推荐你通过数据网站或者自己写一个程序来做到这一点。这可以令你深度挖掘你的打法，包括从各个位置、各个手牌以及各个游戏类型深度剥开分析。
通过做这些，最终我们可以做到将每个细节分开挖掘，再将细节整合起来；我们有时会发现一些有趣的事实，也就是这样以一对一为基础的分析可以帮助我们理解打法的漏洞和模式。另外，通过对你自己打法的回顾，你会发现很多你没有意识到的错误；比方说以一种不可能拥有某手牌的方式扮演某一手牌。我们计划怎么玩牌与我们实际怎么玩牌之间的差距会比我们想象的大的多。
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