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| Variable | Valeur |
|---|---|
Nom du compte de l’utilisateur (user_name) | 'MilagrosVqq' |
ID de la page (page_id) | 0 |
Espace de noms de la page (page_namespace) | 0 |
Titre de la page (sans l’espace de noms) (page_title) | 'पढ़ें45: NASCAR टिकट खरीदने में सुविधा जानना' |
Titre complet de la page (page_prefixedtitle) | 'पढ़ें45: NASCAR टिकट खरीदने में सुविधा जानना' |
Action (action) | 'edit' |
Résumé/motif de la modification (summary) | '' |
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Nouveau modèle de contenu (new_content_model) | 'wikitext' |
Texte wiki de l’ancienne page, avant la modification (old_wikitext) | '' |
Texte wiki de la nouvelle page, après la modification (new_wikitext) | 'जबकि व्यक्तिगत स्तर के जुआ खाता डेटा जुआ अनुसंधान में काफी हालिया घटना है, इस तरह के डेटा को नियोजित करने वाले अध्ययनों ने विभिन्न संदर्भों में जुआ व्यवहार की बेहतर समझ में योगदान दिया है। शुरुआती कार्य ने जुआ फॉर्म जैसे स्पोर्ट्स सट्टेबाजी, कैसीनो और पोकर (उदाहरण के लिए, लैबरी एट अल। 2007, 2008; लैपलांटे एट अल। 200 9) में समय के साथ ऑनलाइन खिलाड़ियों के व्यवहार के अवलोकन प्रदान किए। इन योगदानों ने क्रॉस-सेक्शनल जुआ डेटा और व्यवहारिक मीट्रिक का उपयोग किया, उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए, प्रतिनिधि bettor की दैनिक सट्टेबाजी की मात्रा या विविध जुआ गतिविधियों में सट्टेबाजी आवृत्ति के बीच तुलना की अनुमति दी। इससे ऑनलाइन जुए के रूपों के बीच व्यवहार संबंधी मतभेदों की बेहतर समझ होती है। हाल ही में कुछ अनुभवजन्य जुआ अध्ययनों ने अध्ययन करने के लिए प्लेयर खाता डेटा का उपयोग किया है कि पूर्व हानि के बाद के सट्टेबाजी व्यवहार की भविष्यवाणी की गई है। ये अध्ययन या तो सत्र व्यवहार के भीतर या बीच में विश्लेषण कर सकते हैं। सत्र के अध्ययन के भीतर अपने वर्तमान सत्र के दौरान क्या शर्त लगाते हैं और यह निर्धारित करने के तरीके के संदर्भ में खिलाड़ियों की तत्काल प्रतिक्रियाओं की जांच की जाती है। बीच-सत्र कार्य पर ध्यान केंद्रित करता है या नहीं। कितने जल्द खिलाड़ी घाटे के बाद जुआ में लौट आए। बीच-सत्र व्यवहार में ब्याज डीएसएम-वी जैसे समस्या जुआ स्क्रीन से जुड़ा हुआ है, यह पूछ रहा है कि क्या व्यक्ति घाटे को ठीक करने की कोशिश करने के लिए एक और दिन जुआ पर लौट आया। नारायणन और मांचना (2012) ने कैसीनो में 'एक यात्रा' के भीतर सट्टेबाजी व्यवहार का अध्ययन किया। उन्होंने 2000 वफादारी कार्ड ग्राहकों के एक यादृच्छिक नमूने का विश्लेषण किया जिनके जुआ व्यवहार को एक विशेष कैसीनो में 2 साल से अधिक देखा गया था। उनके डेटा में सट्टेबाजी का अधिकांश हिस्सा स्लॉट से आता है। एक 'यात्रा' के भीतर सन्निहित खेल की औसत लंबाई 2 घंटे तक चलती है। नारायणन और मंचनांडा (2012) ने पाया कि 95% से अधिक कैसीनो जुआरी जुआ जारी रखने की संभावना कम थी यदि उन्होंने अपनी पिछली शर्त पर जीता था। उन्होंने यह भी देखा कि औसत कैसीनो जुआरी घाटे या जीत छोटे होने पर खेलते रहने के लिए प्रेरित थे। हालांकि, जुआरी सत्र छोड़ देते हैं जब उनके संचयी हानि या जीत एक निश्चित उच्च राशि से अधिक हो जाती है। सुहोनन और शेस्टमोइनन (2018) ने अध्ययन किया कि फिनिश ऑनलाइन घोड़े की दौड़ सट्टेबाजी डेटा का उपयोग करके पहले सट्टेबाजी के परिणाम एक सत्र के भीतर वर्तमान खपत की भविष्यवाणी करते हैं। उन्होंने अगस्त 2012 में घोड़े की दौड़ की बैठक पर ध्यान केंद्रित किया, 5217 ऑनलाइन bettors के रेस-टू-रेस सट्टेबाजी व्यवहार मॉडलिंग। वर्तमान पेपर ने 30 दिनों के लिए दिन-प्रति-दिन सट्टेबाजी व्यवहार का विश्लेषण किया और इस अवधि में सुहोनन और शेस्टमोइनन (2018) पर ध्यान केंद्रित किया गया। उन्होंने पाया कि बीटर्स ने अगली दौड़ में अपनी सट्टेबाजी की मात्रा को 4% की कमी से कम किया था, अगर उन्होंने पूर्व दौड़ में नुकसान पहुंचाया था। यदि एक bettor आगे था, हालांकि, यह अगली दौड़ में सट्टेबाजी मात्रा में 6% की वृद्धि की भविष्यवाणी की। मा एट अल। (2014) 22,304 नए ग्राहकों के खातों का उपयोग करके, 22,304 नए ग्राहकों के खातों का उपयोग करके एक प्रमुख अंतरराष्ट्रीय जुआ ऑपरेटर, ब्विन से ऑनलाइन जुआ डेटा के साथ सत्र व्यवहार के बीच विश्लेषण किया गया। उन्होंने सप्ताह के स्तर के एकत्रित पैनल डेटा का उपयोग किया, जिसमें सभी जुआ प्रकार उपलब्ध हैं (यानी, पोकर, कैसीनो गेम्स, वीडियो गेम और स्पोर्ट्स सट्टेबाजी)। उनका उद्देश्य अध्ययन करना था कि खिलाड़ियों के संचयी परिणाम कैसे हैं। जुआ में हालिया नतीजे अगले सप्ताह में खिलाड़ियों के व्यवहार की भविष्यवाणी करते हैं। उन्होंने पाया कि पिछले सप्ताह में खोने वाले ग्राहक अगले सप्ताह में अपने शर्त आकार लगभग 26% तक कटौती करते हैं। फॉरेस्ट और मैकहेल (2016) पहले व्यक्ति थे जिन्होंने 4 साल की अवधि में रैंक समूह कैसीनो में स्लॉट मशीनों को घेरने वाले वफादारी कार्डधारकों द्वारा सत्र हानि-पीछा व्यवहार के बीच अध्ययन करने के लिए उत्तरजीविता प्रतिगमन का उपयोग किया था। उनकी परिभाषा के अनुसार, हानि-पीछा व्यवहार मौजूद था जब एक खिलाड़ी अन्यथा की तुलना में एक अटूट रूप से उच्च खोने वाले सत्र के बाद खेलने के लिए लौट आया। चूंकि उनके अनुभवजन्य मॉडल को आवश्यक है कि एक व्यक्ति लगातार सट्टेबाजी सत्रों में संलग्न है, उन्होंने विश्लेषण को नियमित जुआरों को प्रतिबंधित किया जिन्होंने एक वर्ष में एक कैसीनो में कम से कम 50 दौरे किए। उन्होंने पाया कि अधिकांश खिलाड़ियों के लिए, आखिरी यात्रा पर एक हारे हुए होने के नाते अगली यात्रा के लिए लंबे समय तक भविष्यवाणी की जाती है। हालांकि, लगभग 2% खिलाड़ियों को एक अटूट नुकसान के बाद सामान्य से जल्द ही खेलने के लिए लौटने की प्रवृत्ति थी, जिसे उन्हें हानि-पीछा व्यवहार के संकेत के रूप में माना जाता था। सारांशित करने के लिए, [https://asian-betting.com https://asian-betting.com] पूर्व नुकसान और वर्तमान सट्टेबाजी के बीच संबंध का विश्लेषण करने वाले अध्ययनों की मुख्य खोज, जुआरी ने पिछली शर्त को खोने या हारने वाली यात्रा पर सट्टेबाजी में अपने जोखिम को कम करने के लिए प्रतिबद्ध किया। यह इंगित करता है कि यह असंभव है कि प्रतिनिधि bettor एक हानि-चेज़र है। हालांकि, नारायणन और मंचनांडा (2012) का एक अपवाद था, जिसने पाया कि भूमि-आधारित कैसीनो जुआरी ने एक जुआ सत्र में हारने वाली शर्त के विपरीत तरीके से प्रतिक्रिया व्यक्त की। मा एट अल। (2014) इस विरोधाभासी खोज के संभावित कारणों पर चर्चा की। उन्होंने टिप्पणी की कि 'विशेष रूप से, नारायणन और मांचना (2012) ने कैसीनो विज़िट्स के भीतर एक यात्रा विश्लेषण किया जो इस धारणा पर आधारित है कि पिछले यात्राओं के परिणाम बाद के जुआ को प्रभावित नहीं करते हैं।कैसीनो जुए के लिए ऐसी धारणा उचित हो सकती है, लेकिन ऑनलाइन जुआ के लिए अवास्तविक प्रतीत होती है। हालांकि, सुहोनन और शेस्टमोइनन (2018) ने पाया कि ऑनलाइन घोड़े की दौड़ bettors वास्तव में एक जुआ सत्र के भीतर एक खोने के बाद अपने दांव को कम करने के लिए करते हैं। इस प्रकार, नारायणन और मंचांडा (2012) द्वारा प्राप्त विरोधाभासी परिणामों के लिए कारण (ओं) अस्पष्ट रहता है। यह पत्र एक छोटे से लेकिन बढ़ते शोध क्षेत्र में जोड़ता है जो अध्ययन के लिए व्यक्तिगत खाता डेटा का उपयोग करता है कि सट्टेबाजी के पिछले परिणामों से वर्तमान जुआ खपत कैसे प्रभावित होती है। हम साहित्य का विस्तार करते हैं (नारायणन। मांचना 2012; एमए एट अल। 2014; फॉरेस्ट और मैकहेल 2016; सुहोनन और शेस्टरमोइनन 2018) पिछले सट्टेबाजी दिवस पर एक हारे हुए होने के विश्लेषण से कैसे ऑनलाइन घोड़े की दौड़ सट्टेबाजी में अगली भागीदारी के लिए समय की भविष्यवाणी की जाती है। चूंकि पिछले साहित्य स्पैस है और इसमें कुछ विरोधाभासी परिणाम हैं, सट्टेबाजी सत्र खोने के बाद खिलाड़ियों के व्यवहार का आकलन करने के लिए अधिक शोध की आवश्यकता है। इस अध्ययन का उपन्यास योगदान ऑनलाइन सट्टेबाजी में हालिया सट्टेबाजी के परिणामों के कार्य के रूप में अगले सट्टेबाजी सत्र में एक खिलाड़ी के समय को मॉडल करना है। समय के साथ व्यक्तिगत जुआ व्यवहार पर प्रारंभिक अनुभवजन्य शोध आमतौर पर सट्टेबाजी आवृत्ति या जुआ की अवधि जैसे मेट्रिक्स का उपयोग करता था (जैसे लैबरी एट अल। 2007, 2008; लैपलेंट एट अल। 200 9), जुआ व्यवहार का एक सिंहावलोकन प्रदान करने के लिए क्रॉस-सेक्शनल डेटा को नियोजित करना एक समयावधि। हमारा दृष्टिकोण अगले सट्टेबाजी के दिन के व्यवहार मीट्रिक समय का उपयोग करके दैनिक सत्रों के बीच bettors के विकल्पों का पालन करना है। यह हमें उपन्यास अंतर्दृष्टि प्रदान करने की अनुमति देता है कि अंतिम हारने वाला सत्र ऑनलाइन जुए में अगले सत्र में समय की भविष्यवाणी करता है। हम यह भी अध्ययन करते हैं कि अनियमित रूप से उच्च जीत या अगले जुआ कार्यक्रम में दिनों में समय की मात्रा की भविष्यवाणी की गई है या नहीं। पूर्व अनुभवजन्य जुआ साहित्य के लिए एक और विस्तार (यानी लैबरी एट अल। 2007, 2008; लैपलेंट एट अल। 200 9) क्या हम सांख्यिकीय मॉडलिंग को नियोजित करते हैं। हम जीवित रिग्रेशन का उपयोग करते हैं, जो इस क्षेत्र में एक बार-बार उपयोग की जाने वाली विधि है। जबकि हम इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि अंतिम सट्टेबाजी दिवस के सट्टेबाजी के नतीजे की अगली सट्टेबाजी गतिविधि के समय की भविष्यवाणी करते हैं, वहां कई उलझन वाले कारक हैं जिन्हें सट्टेबाजी में मॉडलिंग पुनरावृत्ति में ध्यान में रखा जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, व्यक्तियों के पास विविध जुआ आदतें हो सकती हैं (उदा। जोली एट अल। 2006) या सप्ताह के कुछ दिनों में सट्टेबाजी भागीदारी दूसरों की तुलना में अधिक बार हो सकती है। इसके अतिरिक्त, चूंकि हमारे डेटा में आयु और लिंग जैसे प्रत्येक खिलाड़ी के लिए पृष्ठभूमि चर होते हैं, इसलिए हम सट्टेबाजी में अगली सगाई के लिए इन चर और समय के बीच एक संबंध का अध्ययन करते हैं। एक जीवित मॉडल एक साथ कई कारकों को संभाल सकता है। Bettors 'पुन: प्रवेश के समय के अधिक सटीक मूल्यांकन प्रदान करें। हमारे सर्वोत्तम ज्ञान के लिए, फॉरेस्ट और मैककेल (2016) एकमात्र अध्ययन है जो उत्तरजीविता प्रतिगमन का उपयोग करके ट्रैक किए गए जुआ डेटा की जांच करता है। उनका विश्लेषण ग्रेट ब्रिटेन में ईंटों और मोर्टार कैसीनो में स्लॉट खेलने के लिए वफादारी कार्ड का उपयोग करके ग्राहकों के व्यवहार से संबंधित है। यह अध्ययन उनके विश्लेषण को एक अलग जुआ गतिविधि में विस्तारित करता है। सामान्य रूप से, इस बात से संबंधित शोध प्रश्न जब तक ब्याज की घटना तब तक लगती है जब तक कि उत्तरजीविता मॉडलिंग का उपयोग करके जांच की जा सकती है। विश्लेषण में मुख्य अवधारणा जीवित समय है, जो मिल्स (2011) घटना तब तक अवधि या समय के रूप में परिभाषित की जाती है। उदाहरण के लिए, कई वैज्ञानिक विषयों में उत्तरजीविता विश्लेषण लागू किया गया है, उदाहरण के लिए, सामाजिक शोध (मास-वर्दु एट अल। 2015; प्लैंक एट अल। 2008; किफर 1 9 88)। मेडिकल रिसर्च (इशाक एट अल। 2013; ली। 1997 जाओ)। अस्तित्व मॉडल का मुख्य लाभ यह है कि वे सामान्य प्रतिगमन (ओएलएस) मॉडल से बेहतर प्रदर्शन डेटा में सामान्यता से विचलन के साथ बेहतर प्रदर्शन करते हैं (देखें चतुर एट अल। 2010)। यह अध्ययन पैरामीट्रिक अस्तित्व मॉडल को नियोजित करता है, जहां वितरणात्मक मान्यताओं को सर्वोत्तम डेटा फिट के आधार पर बनाया जाता है। हम फिनिश सट्टेबाजी एकाधिकार कंपनी द्वारा प्रदान किए गए ऑनलाइन हॉर्स रेस सट्टेबाजी डेटा का उपयोग करते हैं। इस डेटा सेट (यानी सुहोनन और kainulainen 2016; suhonen और saastamoinen 2018; suhonen et al। 2018; suastamoinen और suhonen 2018; Kainulainen 2019), हम इस विश्लेषण के लिए एक दैनिक पैनल डेटा सेट का निर्माण, और विश्लेषण की इकाई एक विशेष तारीख पर व्यक्तिगत सट्टेबाजी खाता धारक सट्टेबाजी है। इसके अलावा, यह अध्ययन जुआ व्यवहार के समय पहलू का विश्लेषण करता है, [https://asian-betting.com asian-betting.com] जबकि अन्य अध्ययनों ने मौद्रिक जुआ व्यवहार मॉडल के लिए इस डेटा स्रोत का शोषण किया। इस प्रकार से बाकी के पेपर आयोजन गया है। "विधियों" खंड विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली व्यक्तिगत-स्तरीय डेटा सेट, व्यवहारिक विशेषताओं और उत्तरजीविता प्रतिद्वंद्वी विधियों का वर्णन करता है। "परिणाम" खंड वर्णनात्मक आंकड़े प्रस्तुत करता है। उत्तरजीविता प्रतिगमन अनुमान परिणाम। अंत में, "चर्चा" खंड इस पेपर के मुख्य निष्कर्षों पर चर्चा करता है।' |
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