- \n
- Herkomst van de data<\/i><\/li>\n
- Uitleg van de statistieken<\/i><\/li>\n
- Data van winning players op de 3$\/6$-FR limiet<\/i><\/li>\n<\/ul>
\n![](\"https:\/\/www.pokerstrategy.com\/download\/content\/bilder\/ps_trennlinie.jpg\")
\n<\/div>\nOpmerking van Matthias Wahls: De inhoud van dit artikel komt uit een bijdrage op het Twoplustwo-Forum, die je via de onderstaande link kunt bekijken\n<\/p>
\nhttp:\/\/forumserver.twoplustwo.com\/showflat.php?Cat=0&Number=2129882&page=0&fpart=1&vc=1<\/a>\n<\/p>
\nDe volgende data komt uit 10 data-sets (313.000 handen) van succesvolle 3\/6 spelers. De definitie van “Succesvol” betekent in dit geval een minimale win rate van 1,4 BB\/100 handen, bij een minimum van 20.000 handen. Er was ook een overzicht van 2\/4 spelers, maar we hebben gekozen voor het 3\/6 materiaal, aangezien het niveau daar hoger ligt.\n<\/p>
\nHold’em geeft speelruimte voor verschillende speelstijlen. Er is niet slechts één optimale speelstijl. Niet iedereen is in staat de speelstijl van sterke spelers over te nemen. Je moet proberen de statistieken die in dit artikel worden gegeven te zien als een richtlijn – een kader voor de mogelijkheden – waaruit je een speelstijl kunt ontwikkelen die optimaal bij je past.\n<\/p>
\nHet is erg belangrijk rekening te houden met de beperkingen van de statistische waarden. Statistieken geven informatie over kwantiteit en niet over kwaliteit! Wanneer je op de verkeerde manier naar de statistieken kijkt klopt het aantal wel, maar de context niet.\n<\/p>
\nEn nu de informatie uit het bovengenoemde artikel:\n<\/p>
Inleiding<\/h1>
\nDeze bijdrage is in geen geval bedoeld om een speler er toe aan te zetten zijn speelstijl met alle geweld te wijzigen zodat deze aansluit bij de onderstaande statistieken. Dit artikel is vooral bedoeld voor spelers die geïnteresseerd zijn in hoe de statistieken van andere succesvolle spelers eruit zien. Een halve standaardafwijking boven het gemiddelde is een goed uitgangspunt voor je statistieken. Het is overigens erg waarschijnlijk dat de statistieken van een winnende speler op sommige punten enigszins buiten de hier gepresenteerde range liggen. Ook zullen er spelers zijn die verlies lijden, maar wel statistieken hebben die vallen in de range die in dit artikel wordt besproken.\n<\/p>
\nEén van de belangrijkste voordelen van deze statistieken is dat je ze kunt gebruiken om je leaks te vinden (en te dichten). Heeft een speler een VPIP van 8,2% of 34,1%, dan is het duidelijk dat deze niet het optimale aantal handen speelt. Het bestuderen van de statistieken zal niemand met een winrate van 1,5BB\/100 handen snel in een 2,2 BB\/100-speler veranderen. Het behalen van zo een indrukwekkend verschil kost veel tijd en ervaring als speler.\n<\/p>
\nMisschien zijn je statistieken perfect en call je de juiste hoeveelheid aan river bets maar dit betekent niet dat je de JUISTE river bets callt. \n\nUitleg statistiek<\/h1>\n
\nDe twee belangrijkste statistieken bij het onderzoek in datagroepen zijn: Gemiddelde en standaardafwijking. \n<\/p>\n
\nGemiddelde:<\/b> Dit is gewoon het gemiddelde. Je telt de waarden bij elkaar op en deelt dit door het aantal.\n<\/p>\n
\nStandaardafwijking:<\/b> Dit is de mate van verdeling. We zullen de complete berekening hier niet bespreken, maar de basis is: des te meer de individuele gegevens afwijken van het gemiddelde, des te groter de standaardafwijking.\n<\/p>\n
\nVOORBEELD\n<\/div>\n\n{5, 7, 9, 11, 13} en {1, 3, 9, 15, 17} hebben het zelfde gemiddelde (9), maar het tweede rijtje heeft een grotere standaarddeviatie.\n<\/p>\n
\nNaast deze twee statistieken maken we ook gebruik van het volgende:\n<\/p>\n
\nEen halve standaardafwijking op het gemiddelde:<\/b> Deze waarde beschrijft een afwijking van een halve standaardafwijking onder het gemiddelde en een halve standaardafwijking boven het gemiddelde.\n<\/p>\n
\nVOORBEELD\n<\/div>\n\nIn een dataset met:\n<\/p>\n
\nGemiddelde = 10, Standaardafwijking = 6, is de range 7-13.\n<\/p>\n
\nMin:<\/b> Laagste waarde in de verzameling.\n<\/p>\n
\nMax:<\/b> Hoogste datum in de verzameling.\n<\/p>\n
Data van winnende spelers<\/h1>\n
VPIP:<\/h2>\n
\nMean: 17.63
\nStandard Deviation: 2.92
\nMin: 14.46
\nMax: 22.75
\nA one-half standard deviation range about the mean: 16.18-19.09\n<\/p>\nVPIP in SB: <\/h2>\n
\nMean: 24.14
\nStandard Deviation: 5.17
\nMin: 18.64
\nMax: 31.21
\nA one-half standard deviation range about the mean: 21.55-26.72\n<\/p>\nFolded SB to steal: <\/h2>\n
\nMean: 84.12
\nStandard Deviation: 5.01
\nMin: 77.67
\nMax: 91.25
\nA one-half standard deviation range about the mean: 81.61-86.62\n<\/p>\nFolded BB to steal: <\/h2>\n
\nMean: 62.92
\nStandard Deviation: 12.92
\nMin: 44.69
\nMax: 78.65
\nA one-half standard deviation range about the mean: 56.46-69.38\n<\/p>\nAttempted to steal blinds: <\/h2>\n
\nMean: 27.34
\nStandard Deviation: 6.29
\nMin: 15.67
\nMax: 38.62
\nA one-half standard deviation range about the mean: 24.19-30.48\n<\/p>\nWon $ WSF: <\/h2>\n
\nMean: 37.00
\nStandard Deviation: 2.72
\nMin: 32.90
\nMax: 40.96
\nA one-half standard deviation range about the mean: 35.64-38.36\n<\/p>\nWent to SD %:<\/h2>\n
\nMean: 34.50
\nStandard Deviation: 3.51
\nMin: 31.24
\nMax: 41.96
\nA one-half standard deviation range about the mean: 32.74-36.25\n<\/p>\nWon $ at SD %:<\/h2>\n
\nMean: 53.74
\nStandard Deviation: 3.46
\nMin: 48.91
\nMax: 60.36
\nA one-half standard deviation range about the mean: 52.01-55.48\n<\/p>\nPreflop Raise %:<\/h2>\n
\nMean: 9.63
\nStandard Deviation: 1.73
\nMin: 6.72
\nMax: 12.38
\nA one-half standard deviation range about the mean: 8.77-10.50\n<\/p>\nFlop aggression factor: <\/h2>\n
\nMean: 2.90
\nStandard Deviation: 0.58
\nMin: 1.92
\nMax: 3.82
\nA one-half standard deviation range about the mean: 2.61-3.16\n<\/p>\nTurn aggression factor: <\/h2>\n
\nMean: 2.89
\nStandard Deviation: 0.55
\nMin: 1.92
\nMax: 3.82
\nA one-half standard deviation range about the mean: 2.62-3.16\n<\/p>\nRiver aggression factor: <\/h2>\n
\nMean: 1.94
\nStandard Deviation: 0.27
\nMin: 1.63
\nMax: 2.47
\nA one-half standard deviation range about the mean: 1.80-2.07\n<\/p>\nFolded to river bet %:<\/h2>\n
\nMean: 40.44
\nStandard Deviation: 7.50
\nMin: 21.55
\nMax: 47.61
\nA one-half standard deviation range about the mean: 36.69-44.19\n<\/p>\nVPIP from button: <\/h2>\n
\nMean: 20.45
\nStandard Deviation: 3.63
\nMin: 16.57
\nMax: 25.61
\nA one-half standard deviation range about the mean: 18.63-22.27\n<\/p>\nVPIP from one off Button: <\/h2>\n
\nMean: 18.34
\nStandard Deviation: 2.88
\nMin: 14.84
\nMax: 23.66
\nA one-half standard deviation range about the mean: 16.90-19.78\n<\/p>\nVPIP from two off Button: <\/h2>\n
\nMean: 17.36
\nStandard Deviation: 2.93
\nMin: 13.51
\nMax: 23.16
\nA one-half standard deviation range about the mean: 15.90-18.82\n<\/p>\nVPIP from three off Button: <\/h2>\n
\nMean: 16.06
\nStandard Deviation: 3.71
\nMin: 12.79
\nMax: 22.29
\nA one-half standard deviation range about the mean: 14.21-17.92\n<\/p>\nVPIP from four off Button: <\/h2>\n
\nMean: 15.01
\nStandard Deviation: 2.94
\nMin: 12.04
\nMax: 20.12
\nA one-half standard deviation range about the mean: 13.54-16.48\n<\/p>\nVPIP from five off Button: <\/h2>\n
\nMean: 14.33
\nStandard Deviation: 2.97
\nMin: 10.38
\nMax: 19.81
\nA one-half standard deviation range about the mean: 12.84-15.82\n<\/p>\nVPIP from six off Button: <\/h2>\n
\nMean: 13.70
\nStandard Deviation: 2.77
\nMin: 10.12
\nMax: 19.48
\nA one-half standard deviation range about the mean: 12.31-15.09\n<\/p>\nVPIP from seven off Button: <\/h2>\n
\nMean: 14.35
\nStandard Deviation: 3.01
\nMin: 9.29
\nMax: 18.44
\nA one-half standard deviation range about the mean: 12.85-15.86\n<\/p>\nVPIP from BB: <\/h2>\n
\nMean: 18.30
\nStandard Deviation: 4.19
\nMin: 12.55
\nMax: 23.66
\nA one-half standard deviation range about the mean: 16.21-20.40\n<\/p>\nLoss from BB: <\/h2>\n
\nMean: 0.19
\nStandard Deviation: 0.06
\nMin: 0.08
\nMax: 0.26
\nA one-half standard deviation range about the mean: 0.16-0.22\n<\/p>\nLoss from SB:<\/h2>\n
\nMean: 0.06
\nStandard Deviation: 0.02
\nMin: 0.04
\nMax: 0.09
\nA one-half standard deviation range about the mean: 0.05-0.07.\n<\/p>\nSamenvatting<\/h1>\n
\nDit artikel heeft data laten zien van winnende spelers op de 3\/6 limiet. Dit betekent niet dat jij ook deze stats nodig hebt om een winnende speler te zijn. Uiteindelijk gaat het er namelijk vooral om dat je met de juiste stats ook de juiste calls maakt. Dit artikel kan je dan ook helpen dichter bij de juiste stats te komen.\n<\/p>\n
Bedankje voor:<\/h2>\n
\nWe zijn onze dank verschuldigd aan de spellers die hun statistieken beschikbaar hebben gesteld. Aangezien sommigen dit anoniem hebben gedaan, kunnen we geen namen noemen, maar jullie weten wie ik bedoel! Nogmaals bedankt.\n<\/p>\n
- Uitleg van de statistieken<\/i><\/li>\n
![](\"https:\/\/www.pokerstrategy.com\/download\/content\/bilder\/ps_icon_artikel.jpg\"){kind=icon}
<\/td>\n![](\"https:\/\/www.pokerstrategy.com\/download\/content\/bilder\/ps_icon_forum.jpg\"){kind=icon}
<\/td>\n![](\"https:\/\/www.pokerstrategy.com\/download\/content\/bilder\/ps_icon_video.jpg\"){kind=icon}
<\/td>\n![](\"https:\/\/www.pokerstrategy.com\/download\/content\/bilder\/ps_icon_coaching.jpg\"){kind=icon}
<\/td>\n