Sin saber más detalles sobre el juego en sí, es muy difícil establecer una correlación entre los datos y la confianza. pero voy a tratar de dar una cota superior para una amplia clase de juegos. Que es de los juegos con la condición de que existe algún factor de su bankroll que usted no puede hacer más que en cualquier iteración. (hay muchos juegos que no satisfacen esta condición),
más específicamente, si asumimos que su amigo es una martingala (que el valor esperado entre sus apuestas no cambia, y siempre es cero), entonces podemos invocar la Martingala Teorema del Límite Central en el logaritmo de los valores de sus datos.
Este enlace de dar algunos límites en la velocidad de convergencia de una martingales fondos a una distribución normal bankroll.
Así que para "lo suficientemente grande N (depende de la máxima factor por el que podemos perder o ganar dinero)" nuestro registro de datos de escala es aproximadamente normal, y nuestro mide la desviación estándar es cerca de el real de la desviación, y que nos permite obtener una probabilidad de que su amigo es una martingala basado en el logaritmo de las ganancias.
este es insuficiente, sin embargo, porque usted tiene que considerar su propio sesgo de selección. Esto es en general muy difícil de corregir, pero siempre se puede suponer que el tamaño de la muestra es la población de la tierra, y que simplemente están buscando en el caso más extremo. Más probable, sin embargo, que no están considerando a las personas que usted no conoce. y sólo hay que considerar el tamaño de la muestra de todos sus amigos que juegan este tipo de juegos, pero hay muchas cosas a tener en cuenta para hacer esa afirmación. Si desea determinar si los más ricos jugador de poker es/no es una martingala, usted debe tratar a su tamaño de la muestra como el número total de jugadores de poker desde la elección de "el mejor jugador de poker en existencia" no es uniformemente al azar, de hecho, si el mejor jugador de poker en la existencia es sólo suerte, es probable que él será al menos de 5 desviaciones estándar de la media (escala logarítmica). 6 desviaciones estándar es de 1 en mil millones, y más que esto es evidencia de que no martingaleness no importa cuán grande sea su sesgo de selección.
pero en última instancia, se necesita una gran N, y una gran ganancia. lo grande que es depende del juego.